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Die Automatisierungslandschaft hat sich dramatisch verändert. Im Jahr 2024 ging es lediglich darum, Anwendung A mit Anwendung B zu verbinden; 2025 liegt der Fokus auf der Entwicklung autonomer, „agentischer“ Workflows, die logisches Denken, Daten sammeln und Entscheidungen treffen können. Diese Entwicklung hat fortgeschrittene Anwender gezwungen, ihre Technologieinfrastrukturen zu überdenken, was viele dazu veranlasst hat, … Make gegen Latenode Debatte.
Make (ehemals Integromat) ist zwar weiterhin führend im Bereich der visuellen Integration, doch das Abrechnungsmodell „pro Operation“ beeinträchtigt die Effizienz bei der Skalierung oft. Hier kommt Latenode ins Spiel: eine innovative Plattform, die speziell für das KI-Zeitalter entwickelt wurde, Rechenzeit gegenüber der Anzahl der Operationen priorisiert und native Codeflexibilität bietet. In diesem Vergleich analysieren wir, welches Tool das beste Preis-Leistungs-Verhältnis, die höchste Leistung und die beste Skalierbarkeit für moderne Automatisierungsanforderungen bietet.
Jahrelang war die branchenübliche Abrechnungsmethode die „Operation“ oder „Aufgabe“. Jedes Mal, wenn Daten von einem Knoten zum anderen übertragen werden, fallen Kosten an. Da sich Workflows jedoch von linearen Datenströmen hin zu komplexen, iterativen KI-Systemen entwickeln, wird dieses Modell zunehmend unerschwinglich.
Nutzer suchen zunehmend nach Plattformen, die große Datenmengen und KI-gestützte Schlussfolgerungen nativ verarbeiten können. Die Reibungspunkte liegen auf der Hand:
Latenode positioniert sich hier nicht nur als Alternative, sondern als Paradigmenwechsel – vom Zählen von Schritten zum Messen. Rechenleistung.
Der wichtigste Unterschied zwischen diesen Plattformen liegt in ihrer Definition von „Arbeit“. Make verwendet ein operationsbasiertes Modell, während Latenode ein zeitbasiertes Rechenmodell nutzt.
Die "Vor-Operation"-Falle (Herstellen):
In Make werden 1,000 abgerufene Datensätze aus einer Datenbank und deren Verarbeitung zur Aktualisierung eines CRM-Systems in der Regel als über 1,000 Operationen gezählt. Ein einzelner Durchlauf dieses Workflows kann bis zu 10 % des monatlichen Basistarifs beanspruchen.
Der Vorteil der „Rechenzeit“ (Latenode):
Latenode berechnet eine „Gutschrift“ für jeweils 30 Sekunden Ausführungszeit, unabhängig von der Anzahl der Schritte innerhalb dieses Zeitraums. Dauert die Verarbeitung desselben Updates mit 1,000 Zeilen per Skript 5 Sekunden, kostet dies nur einen Bruchteil einer Gutschrift (etwa 0.0019 $ im Start-Tarif). Dieser grundlegende Unterschied macht die Skalierung datenintensiver Workflows deutlich günstiger.
Eine visuelle Aufschlüsselung der Abweichungen dieser Modelle in realen Szenarien können Sie sich in unserer Analyse ansehen. Die wichtigsten Unterschiede zwischen Make.com und Latenode.
Latenodes Geschäftsmodell ist auf Effizienz ausgelegt. Eine Standard-HTTP-Anfrage oder KI-Analyse ist oft in Millisekunden abgeschlossen. Da die Abrechnung auf der Gesamtlast und nicht auf der Anzahl der Schritte basiert, verursachen häufige Abfragen oder komplexe Schleifen nicht die hohen Kosten, die bei anderen Tools üblich sind.
Diese Struktur ermöglicht eine massive Skalierbarkeit auch bei günstigeren Tarifen. Um das genauer zu verstehen… Wie spart das Preismodell von LaNode Kosten für die lokale Paketverwaltung? Bei der Verarbeitung umfangreicher Daten ist es hilfreich, die Plattform eher als serverlose Infrastruktur denn als reines Verbindungswerkzeug zu betrachten.
Beim Kostenvergleich geht es nicht nur um das Plattformabonnement, sondern um die gesamten Gesamtbetriebskosten (TCO).
Make hat sich dem KI-Boom angepasst, indem es leistungsstarke Konnektoren (Module) für führende KI-Anbieter integriert hat. Es fungiert als Orchestrator – es sendet Daten an eine KI und wartet auf eine Antwort. Dies funktioniert gut für einfache Aufgaben, kann aber beim Entwickeln autonomer Agenten unzusammenhängend wirken.
Latenode behandelt KI als Infrastruktur. Die Plattform ist so konzipiert, dass sie Multiagentensysteme hosten kann, in denen Speicher (RAG) und Kontext nativ innerhalb der Umgebung verwaltet werden.
Latenodes „Universal AI Node“ vereinfacht die Entwicklungsumgebung. Anstatt Ratenbegrenzungen und Authentifizierung für fünf verschiedene KI-Anbieter zu verwalten, wählen Sie einfach das gewünschte Modell aus einem Dropdown-Menü aus. Die Plattform kümmert sich um Routing und Verfügbarkeit.
Für Entwickler, die anspruchsvolle Agenten erstellen möchten, die sich vergangene Interaktionen merken oder auf hochgeladene Dokumente verweisen können, bietet Latenode eine Lösung. vollständige Einrichtungsanleitung für KI-Agenten durch die direkte Verwendung von Frameworks wie LangChain innerhalb der Knotenstruktur.
Während Make KI-Assistenten zur Unterstützung der Workflow-Gestaltung eingeführt hat, geht Latenodes AI Copilot noch einen Schritt weiter und schließt die Lücke zum Code. Sie können den Copilot beispielsweise bitten: „Erstelle einen JavaScript-Knoten, der dieses JSON-Array nach Kunden filtert, die über 500 US-Dollar ausgegeben haben, und es für Slack formatiert.“
Der Copilot schreibt, debuggt und fügt den Funktionscode sofort ein. Dadurch können auch Anwender ohne Programmierkenntnisse die Effizienz von Low-Code-Modulen nutzen, ohne die Syntax manuell erlernen zu müssen.
Jeder No-Code-Entwickler stößt irgendwann an seine Grenzen: eine fehlende Integration, ein ungewöhnliches Datenformat oder eine komplexe Logikanforderung, deren Lösung 20 visuelle Knoten erfordern würde.
Make bietet nur begrenzte Möglichkeiten für benutzerdefinierte Logik und erfordert häufig, dass Benutzer mehrere Textparser und Array-Aggregatoren miteinander verknüpfen. Latenode hingegen bietet eine vollständige Node.js-Umgebung.
Wenn Sie eine bestimmte Kryptografiebibliothek oder ein spezielles SDK benötigen, können Sie Standard-NPM-Pakete direkt in Ihren Workflow importieren. Diese Funktion ermöglicht es Ihnen, eine Integration mit jeder App selbst wenn noch kein nativer "Connector" existiert, einfach durch die Verwendung von HTTP-Anfragen oder Standardbibliotheken in einem Code-Knoten.
Eine der herausragendsten Funktionen von Latenode ist der integrierte Headless-Browser. In Make erfordert das Auslesen von Daten von dynamischen Websites üblicherweise die Nutzung eines Drittanbieterdienstes wie Apify oder ScrapingBee.
Latenode ermöglicht Ihnen Webaufgaben ohne APIs automatisieren nativ. Sie können den Workflow anweisen, eine Browserinstanz zu starten, zu einer URL zu navigieren, Schaltflächen anzuklicken und Text zu extrahieren – alles innerhalb desselben kreditbasierten Preismodells.
Dies ist besonders wirkungsvoll für Headless-Browser für Web-ScrapingDadurch können Sie die Preise der Konkurrenz überwachen oder Daten aus veralteten internen Tools abrufen, denen moderne APIs fehlen.
Um die Vor- und Nachteile zu veranschaulichen, folgt hier ein direkter Vergleich der Plattformarchitekturen. Für einen umfassenderen Überblick über die Marktkosten haben wir außerdem eine detaillierte Analyse durchgeführt. Preisanalyse für Workflow-Automatisierung.
| Merkmal | Machen (Integromat) | Latenknoten |
|---|---|---|
| Preismodell | Pro Operation (Aktion) | Rechenzeit (30-Sekunden-Block) |
| KI-Integration | Anschlussstück (Schlüssel bitte selbst mitbringen) | Native (inkl. Credits) |
| Code-Unterstützung | Eingeschränkte / Benutzerdefinierte Apps | Vollständige Node.js- und NPM-Unterstützung |
| Web Scraping | Erfordert Apps von Drittanbietern. | Nativer Headless-Browser |
| Warteschritte | Kann Ressourcen verbrauchen | Effiziente Webhook-/Sleep-Verarbeitung |
| Schleifenkosten | Teuer (1 Gutschrift pro Artikel) | Preisgünstig (zeitbasierte Verarbeitung) |
Make ist eine fantastische Plattform mit einer riesigen Bibliothek vorgefertigter Module. Eine Migration ist nicht immer die beste Wahl, aber für bestimmte Anwendungsfälle ist der ROI eines Wechsels unbestreitbar.
Bleiben Sie bei „Make if“:
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Der Umstieg gestaltet sich unkompliziert, da beide Plattformen die gleiche visuelle Benutzeroberfläche nutzen. Die lineare und verzweigte Logik von Latenode wird Make-Nutzern vertraut vorkommen. Die größte Umstellung besteht darin zu erkennen, dass Operationen nicht gespeichert werden müssen – Sie können so detailliert vorgehen, wie Sie möchten, da Sie nur für die Sekunden bezahlen, in denen der Server arbeitet.
Im Allgemeinen ja, insbesondere bei rechenintensiven Arbeitsabläufen. Da Latenode die Rechenzeit und nicht die Rechenschritte abrechnet, kostet eine Schleife, die 500 Datenelemente verarbeitet, auf Latenode nur Bruchteile eines Cents, während sie auf Make über 500 Operationen beanspruchen würde.
Absolut. Der visuelle Editor deckt die allermeisten Automatisierungsanforderungen ab. Bei komplexen Anforderungen kann der integrierte KI-Assistent Copilot den benötigten JavaScript-Code für Sie schreiben und so die Lücke zwischen No-Code- und Low-Code-Entwicklung schließen.
Nein. Latenode fungiert als Provider. Sie können Modelle wie GPT-4 und Claude direkt mit Ihren Abonnement-Credits nutzen. Alternativ können Sie aber auch Ihre eigenen Schlüssel verwenden, falls Sie individuelle Abrechnungsvereinbarungen mit KI-Anbietern bevorzugen.
Make bietet zwar eine größere Auswahl an vorgefertigten „Logo“-Schaltflächen, Latenode hingegen verbindet sich über seine HTTP-Komponente oder KI-generierten Integrationscode mit jedem Dienst mit REST-API. Dadurch ergeben sich praktisch unbegrenzte Anschlussmöglichkeiten, selbst wenn noch kein eigenes Symbol existiert.
Latenode bietet ein großzügiges Gratis-Kontingent, das Zugriff auf alle Kernfunktionen ermöglicht, einschließlich des Headless-Browsers und der KI-Modelle. Das Kontingent reicht aus, um komplexe Szenarien zu entwickeln und zu testen, bevor für höhere Datenmengen ein Upgrade erforderlich ist.
Im Make gegen Latenode Im Vergleich hängt der Gewinner von Ihrer individuellen Entwicklung ab. Make bleibt der Standard für die rein visuelle Integration in einem breiten App-Ökosystem. Latenode hingegen hat sich als moderne Lösung für 2025 etabliert und wurde speziell für die Anforderungen von KI-Automatisierung und der Verarbeitung großer Datenmengen entwickelt.
Durch den Wechsel von der „Operationszählung“ zur „Rechenzeitmessung“ und die Integration einer vollständigen Programmierumgebung in einen visuellen Editor löst Latenode die Skalierungs- und Kostenprobleme, die wachsende Unternehmen plagen. Wenn Sie bereit sind, Ihre Abläufe nicht länger zu rationieren und intelligente Agenten zu entwickeln, ist der Übergang einfacher als Sie denken.
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