O que é o Make?
O Make é uma plataforma de automação sem código. Nasceu como Integromat em 2015 e hoje faz parte da Celonis. Você constrói cenários em uma tela visual encadeando módulos, em que cada módulo faz uma coisa em um app: observar uma planilha do Google, criar um ticket no Zendesk, postar no Slack. O Make diz que mais de 500.000 equipes constroem com ele, com mais de 3.500 apps prontos, e qualquer coisa com API pode ser adicionada como app personalizado.
Ele está na mesma categoria de automação de fluxos de trabalho que Zapier e n8n, e a própria página inicial do Make leva direto às comparações com os dois. Se essa é a sua lista curta, comece com Make vs Zapier e Make vs n8n, ou com a comparação a três AgentKit vs Make vs n8n.
Como analisei o Make
Sou o Rama e construo as integrações e APIs de helpdesk da eesel, então passo a semana nas mesmas APIs do Zendesk e do Gorgias que um cenário de suporte do Make chama. Para esta análise, li a página de preços e o FAQ do Make, as páginas da central de ajuda sobre créditos, operações, agentes de IA e Maia, a referência do app do Zendesk e todas as notas de versão de 2026. Também li comentários da comunidade no Reddit, G2, Capterra e Hacker News. Os preços vêm apenas das páginas do próprio Make, verificadas hoje.
Pontuação: dei muito peso ao construtor e ao custo-benefício, porque é por isso que as pessoas escolhem o Make. Também contei o quanto a fatura é previsível e quanto trabalho uma equipe de suporte carrega para colocar um agente de IA confiável em produção.
O que o Make faz bem
O Make conquista sua reputação em quatro pontos: a tela, o preço de entrada, uma camada de IA em rápido crescimento e a governança que você tem nos planos superiores.
O construtor de cenários continua sendo a tela mais amigável
O editor é uma fileira de módulos redondos ligados por linhas pontilhadas. Depois de uma execução, uma pequena bolha acima de cada módulo mostra quantas operações ele usou, e você pode clicar para inspecionar cada bundle que passou. Roteadores dividem um fluxo em ramos, filtros ficam nas conexões e tratadores de erro capturam falhas. Roteadores e tratadores de erro são gratuitos: o Make não cobra créditos por eles, segundo o FAQ de preços.
Quando as opções sem código acabam, há um módulo HTTP para qualquer API, um módulo "Make an API Call" dentro da maioria dos apps e o Make Code para JavaScript ou Python nos planos pagos. Essa amplitude, do arrastar e soltar ao código, é o motivo de o Make aparecer perto do topo da minha lista de melhores apps de fluxo de trabalho.
"Make has slightly better ability to visualise data pass through a scenario (seeing specific bundles per Scenario execution), and it has a neat Grid feature that lets you get a Birds Eye overview of all the Scenarios you have and all the connections."
"I find it more versatile and its interface is more intuitive than Zapier's. For closed and static processes, automating them with Make is more economical than using LLM credits."
O preço de entrada é baixo
O plano Free custa US$ 0, sem limite de tempo e sem cartão. Os planos pagos começam em US$ 9 por mês por 10.000 créditos na cobrança anual, o que dá US$ 0,90 por 1.000 créditos no Core. Para uma equipe pequena automatizando algumas tarefas, é difícil de bater. Todos os planos, inclusive o Free, vêm com usuários ilimitados.
A camada de IA amadureceu rápido este ano
O Make lançou mais IA em 2026 do que nos poucos anos anteriores somados:
- Make AI Agent (New), lançado em 2 de fevereiro de 2026 e em beta aberto em todos os planos. Um agente vive dentro de um cenário, com instruções, arquivos de conhecimento e ferramentas. Suas ferramentas podem ser módulos, cenários inteiros, ferramentas de servidores MCP ou outros agentes, e um painel de raciocínio mostra cada decisão passo a passo.
- Maia, lançada nas notas de versão em 12 de agosto de 2026. Você descreve um cenário em linguagem natural e a Maia o constrói ou corrige no Scenario Builder.
- Make MCP server, para que ferramentas de IA como Claude ou ChatGPT se conectem aos seus cenários. Em setembro também chegou um plugin oficial do Make para o ChatGPT.
- Escolha de modelo. Com o AI Provider do Make, você não precisa de uma conta de IA própria, e os planos pagos podem conectar suas próprias chaves da OpenAI ou da Anthropic.
Gosto da honestidade da própria documentação do Make sobre onde os agentes se encaixam. A introdução aos agentes de IA diz para usar um cenário padrão quando a mesma entrada deve sempre gerar a mesma saída, uma etapa de app de IA para traduzir ou resumir, e um agente apenas para decisões de julgamento. Também diz para escolher tarefas "that you trust an intern to handle". É um bom conselho para qualquer agente de IA, e é a mesma linha que eu traçaria.
A governança é sólida quando você paga
O Make está em conformidade com a GDPR e tem certificações SOC 2 Tipo II e SOC 3, segundo sua página inicial. Os planos pagos acrescentam o Make Grid, um mapa gerado automaticamente de todos os cenários e dependências, e o Teams acrescenta funções de equipe e modelos compartilhados. O Enterprise acrescenta logs de auditoria, funções personalizadas, um agente on-prem e proteção contra excedente, para que os cenários continuem rodando quando os créditos acabam.
Onde o Make exige mais de você
Nenhum desses pontos é impeditivo. São os custos que a manchete de "US$ 9 por mês" deixa de fora.
Os créditos seguem bundles, não execuções
Esta é a parte mais mal compreendida do Make. Um crédito é gasto toda vez que um módulo processa um bundle, que é um item de dados: um e-mail, uma linha, um ticket. O guia de operações do Make usa este exemplo: um cenário observa um Google Form, recebe 10 novas respostas e, para cada uma, cria um documento, baixa e envia por e-mail. O gatilho custa 1, cada um dos três módulos seguintes roda 10 vezes, e a execução custa 31 operações, não 4.
A solução é o design, e o guia do Make mostra como: um agregador de texto que reúne os itens em um único e-mail reduziu uma execução parecida de 11 operações para 3. Bons construtores do Make pensam em bundles. Os novatos descobrem pela fatura.
Gatilhos de polling gastam créditos enquanto nada acontece
A maioria dos módulos "Watch" são gatilhos de polling. Eles verificam um app em busca de dados novos em um horário, e o guia de operações do Make conta cada verificação como uma operação. Os planos pagos permitem agendar a cada minuto. Um mês tem cerca de 43.200 minutos, então um único cenário com polling a cada minuto pode gastar 43.200 créditos por mês antes de processar qualquer coisa. Isso é mais de quatro vezes o plano de 10.000 créditos.
Os gatilhos instantâneos evitam isso. O app avisa o Make por webhook apenas quando chegam dados novos. O app do Zendesk do Make tem módulos instantâneos justamente por isso. Confira o tipo de cada gatilho antes de ligar um cenário.
"I currently use the Core plan with 10,000 credits per month, but during a recent month of development and testing, I used approximately 28,000 credits. This makes it difficult to predict costs, especially when troubleshooting scenarios that require multiple executions."
Testes também contam, como esse avaliador descobriu. Loops descontrolados são a outra surpresa clássica, e podem levar seu saldo abaixo de zero:
"If you make an infinity loop accidentally, you can zap all your credits and even go into a deficit."
Etapas de IA são cobradas por tokens, e construir com a Maia também custa créditos
Ações fixas custam 1 crédito. Recursos de IA são dinâmicos. Com o AI Provider do Make, uma execução de agente custa 1 crédito por operação mais créditos baseados nos tokens de IA, e o envio de arquivos de conhecimento acrescenta tokens de embedding, segundo o guia de créditos de agentes de IA. Se você trouxer sua própria chave da OpenAI ou da Anthropic em um plano pago, o Make cobra apenas as operações e seu provedor cobra os tokens.
A Maia consome do mesmo pool de créditos dos seus cenários. Os planos pagos recebem as primeiras 70 mensagens grátis por 30 dias, e o plano Free recebe 45 mensagens em um teste de 30 dias. Depois disso, cada resposta custa créditos conforme a complexidade da tarefa. Os dois exemplos na documentação do próprio Make mostram respostas custando 140,04 e 160,18 créditos.
Isso não é motivo para pular a Maia. É motivo para saber que uma conversa longa durante a construção pode custar mais do que semanas rodando o cenário pronto em um plano pequeno. Se a conta de tokens é novidade para você, minha explicação sobre tokens de LLM cobre isso.
A manutenção é sua quando os apps mudam
O Make mantém seus módulos de apps, mas seus cenários ainda quebram quando um fornecedor muda a API. As notas de versão de 2026 do Make listam 91 entradas de 9 de janeiro a 16 de outubro, e 20 dos títulos sinalizam uma ação necessária, uma descontinuação, uma desativação ou uma migração: Stripe, atualizações de estoque do Shopify, a API V2 da Aircall, modelos antigos da OpenAI e mais. Cada uma é uma chance de um cenário parar em silêncio, e por isso trato fluxos de trabalho automatizados como algo que se mantém, não algo que se termina.
"While the visual interface is great, the learning curve can be quite steep once you start building more complex scenarios. Understanding how to properly use iterators, aggregators, and mapping complex data structures took me quite a bit of trial and error."
"Error handling can also be a little unforgiving: a temporary HTTP/network issue can deactivate an instant scenario if no retry handler has been configured."
A curva de aprendizado vem por cima disso. O construtor é amigável, mas mapeamento de dados, iteradores, agregadores e rotas de erro levam tempo para aprender, e é isso que a maioria das avaliações negativas menciona.
Quanto custa o Make em 2026?
O Make cobra por créditos por mês. A maioria das ações de módulo custa 1 crédito, e o plano define tanto seu pacote de créditos quanto seus recursos. Aqui está a tabela da página de preços no tamanho padrão de 10.000 créditos, como me foi mostrada hoje:
| Plano | Cobrança anual (por mês) | Cobrança mensal | Créditos / mês | O que você recebe e os limites |
|---|---|---|---|---|
| Free | US$ 0 | US$ 0 | 1.000 | 2 cenários ativos, intervalo mínimo de 15 minutos, execução máxima de 5 minutos, 7 dias de logs, sem Make Code |
| Core | US$ 9 (US$ 0,90 por 1.000) | US$ 10,59 | 10.000 | Cenários ativos ilimitados, agendamento a cada minuto, execução máxima de 40 minutos, Make API, Make Grid, 30 dias de logs |
| Pro | US$ 16 (US$ 1,60 por 1.000) | US$ 18,82 | 10.000 | Execução prioritária, variáveis personalizadas, busca de texto completo nos logs, créditos anuais que duram 12 meses |
| Teams | US$ 29 (US$ 2,90 por 1.000) | US$ 34,12 | 10.000 | Equipes e funções de equipe, modelos de cenário compartilháveis |
| Enterprise | Personalizado | Personalizado | Personalizado | Apps enterprise, funções personalizadas, logs de auditoria, proteção contra excedente, suporte 24/7, 60 dias de logs |
Quatro coisas que a tabela não deixa óbvias:
- O Make está mostrando dois cartões de preços agora. No meu navegador, os preços anuais eram US$ 9, US$ 16 e US$ 29 com selos "Save 15%". Uma captura da mesma página no mesmo dia, mostrada acima, exibia US$ 12, US$ 21 e US$ 38 com "Save 25%". Qual você recebe parece variar a cada visita, então leia a sua própria página antes de orçar.
- O preço por crédito cai conforme você move o controle deslizante. Pacotes maiores custam um pouco menos por 1.000 créditos. No meu navegador, cerca de 13.772 créditos por mês custavam US$ 12 no Core anual, então você não paga a taxa de 10.000 créditos para sempre.
- Créditos não usados expiram. Na cobrança mensal, eles reiniciam todo mês. A cobrança anual no Pro e no Teams permite que os créditos durem 12 meses. O Core não tem essa flexibilidade.
- Ficar sem créditos pausa seus cenários. Dados de webhook entram em fila e cenários com polling se recuperam depois, mas nada roda até você adicionar créditos. Você pode comprar pacotes extras de 1.000 ou 10.000, ou ativar a compra automática. A proteção contra excedente é só do Enterprise.
O Make Code é cobrado à parte, a 2 créditos por segundo de execução, então um script de 3 segundos custa 6 créditos cada vez que roda.
Coloque seus próprios números abaixo. Ele usa a regra do Make de 1 crédito por ação de módulo e 1 por verificação de polling, e põe ao lado a conta por ticket da eesel para trabalho de suporte. Meu guia de preços do Make tem mais exemplos calculados.
O que os usuários dizem sobre o Make
As notas são altas. O Make tem 4,6/5 em 399 avaliações no G2 e 4,8 em 409 no Capterra, onde a facilidade de uso tem nota menor, 4,3. Os contras mais marcados no G2 são curva de aprendizado e tratamento de erros, sete menções cada. O custo-benefício é o elogio mais comum:
"Make offers very good value for the price, especially for complex workflows that would otherwise require custom development."
Quem usa Make e n8n tende a chegar à mesma divisão que eu: Make para velocidade e acabamento, n8n para trabalho pesado em código e alto volume.
"If your workflows are less than ~8-10 steps, Make is usually cheaper. Self hosting n8n is cheap, but it's not as easy as it might sound, and you have to be on top of updates and changes."
Desenvolvedores são o público mais duro, porque montar um loop e uma rota de erro com cliques pode ser mais lento do que digitar. É um ponto justo agora que agentes de programação também escrevem scripts de ligação, o que cubro no meu guia de automação com Claude Code.
"Make.com used to drive me bonkers when it took 10+ minutes to create all the nodes in the UI to handle loops, errors, etc. when I could normally just write a few lines of code to handle it."
Sobre agentes de IA, a opinião mais útil que encontrei foi um lembrete de que o nó do agente não é a parte difícil. Os construtores concordam que o modelo, o prompt e as ferramentas são parecidos entre plataformas, e o que muda são os preços e a plataforma ao redor:
"The agent is just a node that has a prompt, a model and a connection to tools. If you the same first two only, you will get almost the same results."
Concordo, e é por isso que julgaria qualquer agente pelo trabalho ao redor: conhecimento, repasses e testes. Minha lista de exemplos de agentes de IA mostra como isso fica na prática. Ainda não encontrei um veredito independente de usuários sobre a Maia. Os tópicos sobre ela até agora são posts do próprio Make.
Uma equipe de suporte deve usar o Make?
O Make tem profundidade real para helpdesks. O app do Zendesk tem 28 módulos: observar tickets, visualizações, comentários e artigos, criar e atualizar tickets, conversas laterais, usuários e organizações, além de um módulo Make an API Call para todo o resto. As notas de versão de 28 de agosto do Make também listam ferramentas ampliadas do Gorgias. A própria documentação de agentes de IA do Make cita a triagem de tickets de suporte como o primeiro agente de exemplo.
Então a tubulação está coberta. O que falta é tudo o que torna uma resposta de IA segura para enviar. Você teria de construir sozinho a detecção de marca, as consultas de pedido, as regras de repasse, o horário comercial, os filtros de "não responda este" e os testes, dentro de um app de agentes em beta. É aí que o conselho do estagiário do Make pega: uma resposta voltada ao cliente não é tarefa de estagiário, e uma resposta errada e confiante custa mais do que uma lenta. Meu guia sobre alucinações de IA no suporte explica por quê.
"Make is powerful, but some important configuration and runtime behaviour is difficult to inspect and verify. In particular, concurrency, sequential processing, webhook response behaviour, linked-record searches, and the difference between configuration state and actual runtime behaviour can be difficult to establish."
Esse avaliador usa o Make para transformar consultas de clientes em registros estruturados. Para uma resposta que sai com a sua marca, você quer o oposto: cada decisão visível, com um humano no circuito sempre que o agente não tiver certeza.
Assim eu dividiria o trabalho. A orientação do próprio Make cobre os três primeiros passos. O quarto é outro tipo de tarefa.
- Use o Make para a tubulação: sincronizar tickets com um CRM ou planilha, alertas no Slack para tickets VIP, relatórios semanais e classificação de tickets com IA onde um rótulo errado sai barato. Meu guia sobre como automatizar a triagem de tickets é um bom ponto de partida.
- Contrate para a fila: responder a clientes, repassar para pessoas e aprender com seu histórico de tickets. Esse é o trabalho de um colega de IA que já chega com as habilidades de helpdesk, em vez de um que você monta.
A Amagency mostra o porquê. Ela opera o suporte ao cliente da Hoover Australia, Hoover New Zealand, Cubii Australia e Peace Hive a partir de uma única conta do Gorgias. Em cada novo ticket, a eesel ignora e-mails de marketing e alertas de sistema, descobre a marca por pistas como domínio, moeda e código postal, confere o pedido na loja certa, associa peças pelo número do modelo e deixa um rascunho pronto para enviar como nota interna. Entre 8 de agosto e 8 de setembro de 2026, preparou cerca de 350 tickets do Gorgias, escreveu cerca de 460 rascunhos de resposta e deixou cerca de 900 notas internas. Cada uma dessas etapas seria um ramo, uma consulta e uma rota de erro próprios em um cenário do Make. Mais sobre essa configuração no meu guia de IA para Gorgias, e meu panorama da melhor IA para Gorgias compara as opções.
Qualquer que seja o caminho, teste antes que algo chegue a um cliente. Meu scorecard de piloto de suporte com IA define o padrão, e meu guia de testes de agentes de suporte com IA cobre o teste em si. Se você está avaliando o custo, meu detalhamento do custo de um agente de IA faz as contas.
Make vs Zapier vs n8n, em resumo
Os três conectam apps. Eles diferem em para quem foram feitos e no que contam:
| Make | Zapier | n8n | |
|---|---|---|---|
| Construtor | Tela visual com roteadores e loops | Etapas lineares, o mais fácil para começar | Tela de nós com código em qualquer etapa |
| Unidade de cobrança | Créditos por ação de módulo (preços) | Tarefas (preços) | Execuções por execução completa de fluxo (preços) |
| Hospedagem | Somente nuvem | Somente nuvem | Nuvem ou hospedagem própria |
| Melhor para | Quem não é desenvolvedor e constrói fluxos complexos | Automações simples e rápidas | Equipes técnicas que querem controle |
O Make é o meio-termo: mais poder que um construtor linear, menos código que o n8n. Minha análise do n8n cobre a outra ponta, e Gumloop vs Make compara o Make com um construtor centrado em agentes. Para uma lista mais ampla, veja minhas alternativas ao Make.
Prós e contras do Make
| Prós | Contras |
|---|---|
| Tela visual mais amigável para fluxos complexos e ramificados | Créditos seguem bundles, então os custos crescem com o volume de dados |
| Plano Free sem limite de tempo; planos pagos a partir de US$ 9/mês no anual | Gatilhos de polling gastam créditos mesmo quando nada é novo |
| Roteadores e tratadores de erro não custam créditos | Etapas de IA e Maia são cobradas por tokens, mais difíceis de prever |
| Mais de 3.500 apps, módulo HTTP e Make Code | Make AI Agents ainda estão em beta aberto |
| A Maia constrói e corrige cenários a partir de linguagem natural | Curva de aprendizado em mapeamento, iteradores e agregadores |
| SOC 2 Tipo II, SOC 3, GDPR; Make Grid nos planos pagos | Dois cartões de preços na página de preços agora |
| Servidor MCP e plugin do ChatGPT | Créditos não usados expiram; proteção contra excedente só no Enterprise |
Para quem o Make serve e quem deve pular
Escolha o Make se você é líder de operações, marketing ou suporte e quer automatizar entre muitas ferramentas sem escrever código, seus fluxos se ramificam e repetem, e você prefere não administrar servidores. Também é uma boa opção para agências que montam automações para clientes e para quem já superou um construtor linear.
Pule o Make se você precisa de um agente de suporte pronto neste mês e ninguém quer manter um, ou suas cargas são longas e de alto volume, onde o preço por execução do n8n pode sair mais barato. Se você está comparando construtores com agentes prontos de forma mais ampla, meu guia de construtor de agentes de IA sem código e minha análise do Voiceflow cobrem o mesmo equilíbrio por outros ângulos.
Meu veredito: 4,1/5
| Área | Nota | Por quê |
|---|---|---|
| Poder de construção | 4,6 | Roteadores, iteradores, agregadores, rotas de erro, HTTP e código |
| Facilidade de uso | 4,3 | Tela mais amigável para fluxos complexos, mas o mapeamento leva tempo para aprender |
| IA e agentes | 3,9 | Maia, agentes, MCP; agentes em beta, cobrança por tokens |
| Preço e valor | 4,0 | Entrada barata, mas bundles, polling e IA tornam as faturas difíceis de prever |
| Adequação a equipes de suporte | 3,5 | Módulos de helpdesk fortes; o agente, os repasses e os testes ficam com você |
| Geral | 4,1 | O melhor construtor visual para quem não é desenvolvedor, se você planejar para créditos |
O Make é o melhor construtor visual de automações para equipes sem desenvolvedores, e a Maia deixa o primeiro cenário mais fácil de construir do que nunca. Avalie-o pelo que é: um kit de ferramentas. Se você quer construir automações e ser dono delas, o Make é um ótimo lugar para isso. Se o que você precisa é de um colega que já saiba trabalhar a fila do seu helpdesk, não gaste um trimestre transformando um kit de ferramentas nisso.
Contrate a eesel para a fila, mantenha o Make para a cola
A eesel é a outra metade dessa divisão. O Make dá as peças. Com a eesel, você contrata colegas de IA prontos para trabalhar em tarefas específicas. O colega de IA para o helpdesk entra na sua fila do Gorgias ou no Zendesk, aprende com tickets anteriores e com sua central de ajuda, e é testado com tickets históricos antes de responder a um cliente. O redator de blog com IA faz o mesmo trabalho para conteúdo.
Se você gosta do Make porque gosta de controle, a CLI da eesel é a parte a observar. É o mesmo colega do painel, conduzido pelo seu terminal. npx @eesel/cli init chat-bubble --site https://your-site.com cria um agente que lê seu site, sem precisar de conta para começar. eesel integrations connect zendesk inicia a conexão com o helpdesk, que uma pessoa aprova no Zendesk. eesel automations e eesel instructions gerenciam o que ele faz sozinho, e eesel approvals approve <id> libera ações retidas. Todo comando imprime JSON e --dry-run mostra a chamada exata que uma escrita faria, então Claude Code, Cursor ou Codex podem executar a configuração por você. eesel mcp token também transforma seu workspace em um servidor MCP. Make AI Agents podem usar ferramentas de servidores MCP, então essa é uma forma de conectar os dois, embora eu testaria a combinação antes de depender dela. Meu guia da CLI de atendimento ao cliente cobre o panorama maior.
Os preços são planos mensais fixos de créditos a partir de US$ 299 por 500 créditos, em que um ticket ou chat é 1 crédito, não importa quantas etapas sejam necessárias, e há um teste gratuito com 100 créditos. Mantenha seus cenários do Make para a cola e deixe um colega que já conhece seu helpdesk assumir a fila. Experimente a eesel.