Gumloop vs Make 2026: preços, agentes de IA e qual escolher

Gumloop vs Make num relance

Eu construo integrações e APIs na eesel, então leio páginas de preços como leio a referência de uma API: qual é a unidade cobrada, sobre o que ela é contada e onde o medidor continua rodando. As duas páginas de preços e a documentação de créditos do Gumloop foram conferidas em 19 de outubro de 2026.

Se você quiser ver o campo mais amplo antes de escolher, também escrevi sobre alternativas ao Gumloop, Make vs Zapier e a comparação a três AgentKit vs Make vs n8n.

O que é o Gumloop?

O Gumloop se descreve como um lugar para "build, share, optimize & control agents", e o produto agora se apoia forte nisso. Você abre um chat, escolhe um modelo, conecta ferramentas e o agente trabalha entre elas. A página inicial mostra um GTM Agent ligado a Slack, HubSpot, Gong, Gmail e Salesforce, com um seletor de modelo e um painel de skills à direita.

O que importa na comparação com o Make:

• Agentes primeiro. Na página de preços, o antigo construtor visual aparece como "Workflows (Legacy)". As atualizações recentes listadas na página inicial do Gumloop são todas recursos de agentes: o Gumball, que constrói ou atualiza um agente a partir de um pedido simples, e um navegador de agente que consegue clicar, digitar e fazer login em sites sem conector.
• Company Brain. Cada ferramenta que você conecta alimenta uma camada de conhecimento compartilhada que os agentes consultam, cobrada por busca como uma pequena linha "Brain" na execução.
• Modelos. Mais de 35 modelos no Pro, com suporte a traga-sua-própria-chave (BYOK).
• Configuração de equipe. Assentos, equipes e agentes ilimitados no Pro, além de credenciais compartilhadas.

O Gumloop tem apoio da Y Combinator e, segundo o site, levantou uma Série B de US$ 50 M liderada pela Benchmark. Entre os clientes citados estão Shopify, Instacart e Gusto.

Ele também aparece no meu panorama de construtores de agentes de IA sem código, ao lado do Lindy e do Relevance AI.

O que é o Make?

O Make (antes Integromat, agora parte da Celonis) é a plataforma visual de automação em que muitos de nós aprenderam. Você constrói um cenário encadeando módulos numa tela, um módulo por ação em um app. O exemplo inicial da central de ajuda tem dois módulos: observar uma planilha do Google Sheets em busca de linhas novas e enviar uma mensagem no Slack.

A página inicial do Make diz que mais de 500.000 equipes constroem com ele, com mais de 3.500 apps prontos. No último ano ele adicionou uma camada de IA de verdade sobre a tela:

• Maia by Make, que constrói automações e agentes a partir de uma conversa.
• Make AI Agents (Beta) e o AI Toolkit, ambos em todos os planos, usando o AI Provider do Make ou sua própria chave de LLM.
• Um servidor MCP, para que Claude, ChatGPT ou outro chat de IA possa acionar seus cenários.
• Make Code, para JavaScript ou Python dentro de um cenário, cobrado a 2 créditos por segundo de execução.
• Make Grid, um mapa de todas as automações e agentes da sua conta.

A tela continua sendo o coração. Essa é a força (você vê cada passo, cada ramificação, cada tratador de erro) e o custo (alguém precisa desenhar). Para mais sobre como o Make se sai como construtor, veja Make vs n8n e meu review do n8n.

Como cada um cobra de você?

Esta é a seção que a maioria das comparações pula, e ela decide quase todo o resto. As duas ferramentas dizem "créditos". Não são a mesma unidade.

Um crédito do Make é uma ação. Segundo o FAQ de preços do Make, ler um registro, escrever uma linha, buscar, transformar, agregar ou iterar contam, cada um, como um crédito. Routers e tratadores de erro são grátis. Alguns recursos do AI Provider usam mais de um. Uma execução custa "anywhere from two credits to thousands", dependendo de quantos módulos disparam e de quantos bundles passam por eles.

Um crédito do Gumloop é dinheiro. Um crédito é US$ 0,005, e uma execução de agente é a soma de quatro coisas, segundo a documentação de créditos:

O exemplo resolvido do próprio Gumloop: 400 créditos de uso do modelo, 10 de computação e 15 de chamadas de ferramentas somam uma taxa de 34 créditos, 459 créditos por um chat. Com a sua própria chave, o mesmo chat custa 93 créditos do Gumloop, porque a parte do modelo cai a zero mas a taxa dobra para 16%, e você paga seu provedor de modelo diretamente.

Aqui vai o que eu não esperava. Tirando a IA, os dois precificam uma ação de app de forma quase idêntica. Os US$ 37 por 20.000 créditos do Gumloop dão US$ 1,85 por 1.000. O Make Pro no faturamento mensal sai a US$ 1,88 por 1.000 na faixa de 10.000 créditos. Então "qual é mais barato" na verdade é "quanto o seu trabalho raciocina e quem paga por isso".

O Gumloop é aberto sobre a variação. A documentação diz que o mesmo agente "might cost 2 credits for a quick question and 200 for a deep research task", e cada chat mostra um contador de créditos ao vivo com uma gaveta de detalhamento.

Essa captura é um bom teste de realidade: numa execução de 1.407 créditos, 1.125 foram do modelo. Os conectores foram 65. Se o seu trabalho é principalmente ler e escrever entre apps, você está pagando ao Gumloop por um motor de raciocínio que mal usa. Se é principalmente ler, decidir e escrever de volta, o modelo é o trabalho, e a comparação se inverte.

Mais uma diferença que vale conhecer antes de construir qualquer coisa crítica. O Gumloop diz que chamadas de ferramentas que falham não são cobradas. O FAQ do Make diz que os cenários simplesmente param quando os créditos acabam, com os webhooks em fila até você recarregar, então um mês movimentado no Make significa comprar créditos extras no meio do período em vez de uma linha surpresa de consumo excedente.

Quanto custam Gumloop e Make em 2026?

Os preços abaixo vêm das páginas dos próprios fornecedores, conferidas em 19 de outubro de 2026. O controle deslizante do Make muda o preço conforme o volume, então listei o ponto de entrada de 10.000 créditos e alguns pontos acima.

Preços do Gumloop

Leia a primeira linha duas vezes. O Gumloop diz com clareza: "Pro includes 7,400 + 12,600 bonus credits". Os 20.000 incluídos têm um desconto de cerca de 2,7 vezes. O crédito 20.001 custa o preço cheio de tabela, então uma equipe que dobra o uso paga US$ 37 mais US$ 100, não US$ 74. Para o quadro completo, veja minha análise de preços do Gumloop.

Preços do Make

No faturamento mensal, o Pro sobe para US$ 107,06 com 80.000 créditos, US$ 394,25 com cerca de 426.000 e US$ 3.710,44 com 5.000.000, então o valor por 1.000 cai à medida que você compra mais. O Core não é oferecido em volumes maiores; com cerca de 122.000 créditos o controle deslizante manda você migrar para o Pro. Mais detalhes no meu guia de preços do Make.

Um alerta de quando conferi a página: o Make me mostrou dois conjuntos de preços diferentes no mesmo dia (US$ 9/US$ 16/US$ 29 numa sessão, US$ 12/US$ 21/US$ 38 em outra renderização). Trate o valor exato como "confira a sua própria cotação" e a diferença relativa entre os planos como a parte estável.

Calculadora de custos Gumloop vs Make

Informe um workflow. A calculadora aplica as regras de crédito publicadas pelo Gumloop e os preços do Make Pro no faturamento mensal, e depois soma a conta do modelo onde você a pagaria.

Experimente 10.000 execuções com quatro passos de app e um passo de IA com modelo intermediário: o consumo excedente do Gumloop entra e o Make passa à frente. Depois baixe para 300 execuções com três passos de IA com modelo de ponta e veja o Gumloop sair na frente, porque o custo do modelo está dentro dos créditos incluídos.

Qual lida melhor com agentes de IA?

O Gumloop, por enquanto, e de propósito. O Make adicionou agentes a um construtor de cenários. O Gumloop se reconstruiu em torno deles.

Os agentes do Gumloop começam por uma pergunta ("do que ele deve cuidar?"), depois escolhem conectores, skills e gatilhos. Podem buscar no Company Brain, abrir um navegador real em sites sem API, sincronizar skills do GitHub e rodar em qualquer um de mais de 35 modelos. No Enterprise, os administradores recebem políticas de conectores para toda a organização, controle de acesso a modelos e insights de gasto com IA. A contrapartida é o medidor. Uma longa cadeia de raciocínio num modelo de ponta é de onde vêm essas execuções de 2 a 200 créditos, e é por isso que o Gumloop adicionou avisos de créditos por chat que pausam um agente para aprovação depois de um limite.

Os agentes do Make ainda estão marcados como Beta na página de preços e vivem dentro do mundo dos cenários. Isso é uma vantagem se você quer guard-rails: o agente fica numa tela onde cada passo ao redor é explícito, registrado e barato. É uma limitação se você quer que o agente decida quais ferramentas tocar. Se você está avaliando loops de agentes em geral, minha explicação sobre o loop de um agente de IA mostra por que essa diferença importa.

O acesso para desenvolvedores é parecido. O Gumloop Pro inclui o Gumloop MCP e a Gumloop CLI e hospeda um servidor MCP. O Make dá a todo plano um servidor MCP, a Make API a partir do Core (300+ endpoints) e o Make Code para scripts de verdade. Se você compara nesse eixo, meu guia de servidores MCP para agentes de IA é um bom complemento.

O que dizem os usuários reais?

A leitura da comunidade sobre o Gumloop é consistente: rápido de começar, mais caro, e você o acompanha mais de perto quando passa a importar.

"-> Gumloop : Easy to build, easy to run but little more expensive."

Alexmamy, r/automation, Reddit

Um avaliador do G2 resumiu bem o lado positivo, e é o argumento que o Gumloop também usa contra o Make:

"The platform is much simpler than n8n and significantly more flexible than Zapier. The AI nodes for non-deterministic tasks are a great addition, and the MCP nodes that generate integrations on the fly are impressive."

Dmytro K., G2

Algumas pessoas migram do Make para o Gumloop justamente por isso. Um avaliador do Capterra que saiu do Make e do Zapier listou o motivo assim:

"The tools were just too finicky and weren't working. The UI wasn't intuitive, and the pricing system was causing friction."

Zachary B., Capterra

No Make, o tema de sempre é a troca oposta: mais barato de rodar, mais difícil de aprender.

"Pricing is more reasonable than Zapier for heavy usage. Downside is the learning curve is steeper and some of their integrations are hit or miss."

r/automation thread, Reddit

E o aviso que vale para qualquer ferramenta de agentes que você coloque em produção:

"The operational constraint that usually surfaces first with agentic tools is debugging - when a workflow fails after running for 3 hours, you need to know exactly which step failed and why. Deterministic pipelines give you that traceability."

calben99, Reddit

Essa última citação é a verdadeira divisão entre Gumloop e Make numa frase. O Make dá rastreabilidade porque você desenhou cada passo. O Gumloop dá flexibilidade porque você não desenhou.

Gumloop ou Make: qual você deve escolher?

Eu pararia de perguntar "qual ferramenta é melhor" e perguntaria qual é o formato do trabalho.

Escolha o Make se você consegue esboçar o workflow num quadro branco. Novo pagamento no Stripe, criar a fatura, atualizar a planilha, avisar o financeiro. Alto volume, pouco julgamento, e você quer ver cada passo. Também é o ponto de partida mais barato, com um plano gratuito de verdade, e é uma escolha sensata se você já pensa em workflows automatizados e quer que custem pouquíssimo por execução.

Escolha o Gumloop se cada execução exige julgamento e você prefere descrever o trabalho a mapeá-lo. Pesquise essa conta e me diga se ela é um bom encaixe. Leia a transcrição desta ligação e atualize os campos do CRM. Equipes não técnicas avançam mais rápido aqui, e os assentos ilimitados facilitam a implantação. Reserve orçamento para o medidor, comece com o limite de consumo excedente baixo e use BYOK quando o seu volume for previsível.

Use os dois se você é uma equipe maior. Muitas empresas usam o Make para a encanação e uma ferramenta de agentes para as decisões de julgamento, do mesmo jeito que algumas combinam o Claude com automação de workflow.

Escolha nenhum dos dois se o "workflow" na verdade é um cargo. Uma fila de suporte não acaba. Um calendário de conteúdo também não. Dá para construir um fluxo de triagem de tickets em qualquer uma das ferramentas, como mostra meu guia sobre automatizar a triagem de tickets, mas aí você é dono da consulta de conhecimento, das regras de repasse, do tom, dos testes e de cada caso extremo, para sempre. Isso já não é um workflow, é uma contratação.

Onde a eesel se encaixa: o funcionário, não o kit de ferramentas

Gumloop e Make são kits de ferramentas para construir. A eesel é o funcionário. É uma plataforma de colegas de IA em que você contrata colegas prontos para trabalhar em funções específicas, e cada um chega com as skills, integrações e contexto da empresa para aquele papel. Hoje o time tem dois colegas.

• O colega de IA para helpdesk entra na sua fila existente no Zendesk, no Freshdesk e em outros helpdesks, aprende com seus tickets passados, macros e central de ajuda, e responde, redige ou repassa com contexto.

• O redator de blog de IA pesquisa, escreve e ilustra posts longos para o seu site. É a mesma ideia da automação de blog com IA, sem montar um fluxo de escrita nó por nó.

Estou na equipe que constrói as integrações da eesel, e o que aprendemos na marra depois de anos rodando IA em filas de suporte reais é que um bot confiante pode estar errado sem ninguém notar. Por isso toda implantação da eesel é simulada contra seus tickets históricos antes de tocar num cliente real. No Gumloop ou no Make, esse ambiente de testes teria que ser construído por você.

Duas histórias de clientes publicadas mostram como é a versão "contrate, não construa":

• A SE Ranking roda o chat ao vivo do Zendesk para três produtos, SE Ranking, Planable e SE Visible, com um agente da eesel por produto. Ele atendeu 4.650 conversas em um mês, e reembolsos, extensões de teste e perguntas de nível 2 vão para a equipe com os dados do cliente anexados. Construir isso num construtor de cenários significa três conjuntos de fluxos, três configurações de conhecimento e três conjuntos de regras de repasse para manter sincronizados.
• A SamCart roda um agente nos tickets do Freshdesk e outro no chat do site, respondendo a partir de 280 artigos da central de ajuda.

A eesel CLI, para quem gosta da CLI do Gumloop e da API do Make

Se o que atrai você nessas ferramentas é o controle programático, a eesel CLI é a parte a observar. Ela não é um produto separado. Controla o mesmo colega e o mesmo workspace do painel, e tudo que você muda em um aparece no outro.

Você pode começar sem conta nenhuma: npx @eesel/cli init chat-bubble --site https://your-site.com cria um agente que lê seu site e imprime o snippet do balão de chat. eesel integrations connect zendesk (ou freshdesk, gorgias, slack) inicia a conexão com o helpdesk, que uma pessoa aprova dentro dessa ferramenta. Onde o Make faz você adicionar módulos para cada comportamento, a CLI configura o colega diretamente: eesel automations enable <platform> <key> --instructions "..." liga algo que o agente faz por conta própria, eesel instructions insert --at end --text "..." adiciona uma regra permanente e eesel files upload ./refund-policy.pdf adiciona conhecimento.

O padrão da SE Ranking se encaixa direitinho. eesel agents create "Planable Bot" adiciona um agente, e --agent <name> limita qualquer comando a ele. eesel activity mostra o que cada agente fez, do mais recente ao mais antigo. As escritas seguem as mesmas regras de aprovação do painel, então uma ação configurada para pedir antes a uma pessoa espera em eesel approvals até alguém rodar eesel approvals approve <id>.

A decisão de design que importa para quem automatiza é que todo comando imprime JSON, e todo erro volta como uma linha JSON com um hint dizendo o que rodar no lugar. --dry-run mostra a chamada exata que uma escrita faria antes de rodar. É isso que permite que Claude Code, Cursor ou Codex executem toda a configuração por você e leiam os próprios resultados. Em CI ou num script, defina EESEL_API_TOKEN em vez de fazer login. E eesel mcp token transforma o workspace num servidor MCP para qualquer cliente MCP. Meu guia da CLI para agentes de IA aprofunda por que esse formato combina com agentes de programação.

A lógica de preços também é diferente. O Gumloop mede o raciocínio, e o Make mede os passos. Os preços da eesel medem o trabalho: um ticket ou um chat é 1 crédito, não importa quantas respostas ou chamadas de ferramentas leve. Os planos são lotes mensais fixos, de US$ 299/mês por 500 créditos até US$ 1.749 por 5.000, com um início gratuito de 100 créditos e sem cartão.

Experimente a eesel

Fique com o Make para a encanação e com o Gumloop para as decisões de julgamento, se estiverem funcionando para você. Para os trabalhos que nunca terminam, uma fila de suporte ou um calendário de blog, a eesel entrega um colega que se conecta às ferramentas que você já usa, já conhece sua central de ajuda e é testado nos seus tickets passados antes de dizer uma palavra a um cliente. Configure pelo painel ou com um único comando da CLI. Experimente a eesel de graça ou agende uma demo para vê-lo responder aos seus próprios tickets.