Respuesta rápida: qué son los Make AI Agents y cuánto cuestan
Make AI Agents son agentes de IA que usted crea y ejecuta dentro del generador de flujos de Make, y cada uno decide qué herramientas usar para alcanzar un objetivo. En octubre de 2026, las ejecuciones cuestan créditos de Make: 1 por operación más créditos de tokens en AI Provider de Make, o 1 por operación con su propia clave de OpenAI o Anthropic (planes de pago), donde el proveedor factura los tokens. La aplicación está en beta abierta desde el 2 de febrero de 2026, y Make indica que los precios pueden cambiar.
Los precios, límites y funciones de este artículo proceden de las propias páginas de producto, precios y ayuda de los proveedores en octubre de 2026 (Latenode: septiembre de 2026).
Qué es un agente de IA de Make
El centro de ayuda de Make define un agente de IA como un sistema de IA que realiza tareas de forma independiente basándose en sus instrucciones. En Make, esto se refiere a la aplicación Make AI Agent (New), que se utiliza para crear flujos agénticos. Está en beta abierta en octubre de 2026, y Make indica que su funcionalidad y precios pueden cambiar. Make documenta una aplicación anterior como versión previa.
Un agente tiene cuatro partes. Las instrucciones establecen su rol y comportamiento. Se accede al modelo a través de AI Provider de Make o de la conexión con su propio proveedor. Las herramientas pueden ser módulos, flujos, herramientas de servidor MCP y otros agentes. El conocimiento es un conjunto de archivos de referencia que el agente utiliza para adaptar sus respuestas.
Make define un flujo como un flujo de trabajo que se activa con datos de una aplicación, como una nueva fila de Google Sheets, los transforma y los envía a otra, como Airtable. Cada paso de un flujo se configura de antemano. En cambio, un agente recibe un objetivo y elige sus herramientas mientras se ejecuta. Sin embargo, los agentes siguen viviendo dentro de flujos: la publicación de Make de abril de 2026 sobre Make vs Zapier indica que los agentes en beta se crean, ejecutan y depuran en el Generador de flujos.
Cómo funciona una ejecución de agente
La página de AI Agents de Make diferencia un agente de un chatbot: «ChatGPT puede responder. Make AI Agents actúan». En cada solicitud, el modelo lee las instrucciones y la entrada, y decide si necesita una herramienta. Make ejecuta esa herramienta y devuelve el resultado al modelo, y el ciclo se repite hasta que el modelo puede responder. La configuración Steps per agent call limita cuántas veces el agente llama al modelo por solicitud. Programar un agente desde cero significa escribir este ciclo usted mismo. Make lo ejecuta por usted y le permite crear el agente sin código.
Cómo crear un agente de IA de Make
Los siete pasos siguientes se basan en la guía de seis pasos «Create your first AI agent» de Make (actualizada el 20 de julio de 2026), con la elección del modelo separada como un paso propio. La aplicación está en beta abierta en octubre de 2026, por lo que los detalles pueden cambiar.
- Planifique el agente. Make recomienda asignar a los agentes únicamente tareas que confiaría a un becario. También aconseja evitar datos sensibles, decisiones financieras o estratégicas de alto riesgo y requisitos legales estrictos.
- Cree el flujo en el que vivirá. Uno típico comienza con un módulo activador para mensajes de chat, correos electrónicos, formularios, webhooks o mailhooks, seguido del módulo Run an agent de la aplicación Make AI Agent (New).
- Elija la conexión. Los usuarios del plan Free seleccionan AI Provider de Make. Los planes de pago también pueden elegir una conexión personalizada, como OpenAI o Anthropic Claude, que requiere una clave API o de acceso de ese proveedor.
- Escriba las instrucciones: el rol, comportamiento, objetivos y pasos del agente. Si deja vacío el campo Conversation ID, el agente no conserva memoria de interacciones anteriores. Asigne un ID, como un ID de usuario, y recordará ese hilo, pasando el historial al modelo como contexto.
- Añada herramientas: módulos, flujos, servidores MCP u otros agentes. Para devolver datos, un flujo existente usado como herramienta debe terminar con un módulo Return outputs. Un nuevo flujo de herramienta se configura como On demand para que el agente pueda llamarlo.
- Añada conocimiento. Make almacena los archivos en una base de datos vectorial RAG y recupera únicamente las partes relevantes. Los tipos compatibles son TXT, PDF, DOCX, CSV, MD y JSON.
- Pruebe antes de publicarlo. Puede chatear con el agente en el Generador de flujos y volver a ejecutarlo con datos de activación de ejecuciones anteriores. Abra los detalles de una ejecución y la pestaña Reasoning mostrará el proceso de razonamiento del agente.
Redacción de instrucciones y descripciones de herramientas
La página de mejores prácticas de Make (actualizada el 20 de julio de 2026) atribuye la mayoría de los errores a instrucciones poco claras o engañosas. Escríbalas como un briefing con encabezados o listas: cada paso, la herramienta que debe llamar, los archivos de conocimiento que debe consultar, las protecciones y ejemplos de entradas, salidas y excepciones. El agente elige una herramienta por su nombre y descripción, así que describa claramente qué hace y cuándo debe llamarla. Añada un subagente solo cuando una tarea necesite su propio razonamiento y herramientas, ya que los subagentes usan créditos adicionales.
Qué modelos pueden usar los agentes de Make
AI Provider de Make está disponible en todos los planes y no necesita una cuenta de OpenAI ni Anthropic. Puede elegir el nivel Small, Medium o Large de Make, o un modelo con nombre de proveedores como OpenAI y Anthropic Claude, y los tokens se convierten en créditos. Desde el 6 de noviembre de 2025, todos los planes de pago pueden usar una conexión personalizada con su propia clave de OpenAI o Anthropic. Las tarifas siguientes proceden de la página de créditos de Make en octubre de 2026 (actualizada el 2 de octubre de 2026), y Make indica que están sujetas a cambios.
| Nivel o modelo | Tokens de entrada por crédito | Tokens de salida por crédito |
|---|---|---|
| Small o Medium (GPT-5 nano) | 18.080 | 2.260 |
| Large (GPT-5 mini) | 3.616 | 452 |
| Claude Sonnet 5 | 452 | 90 |
| Claude Opus 5 | 180 | 36 |
| GPT-5.6 Sol | 180 | 30 |
En AI Provider de Make, un modelo pesado consume créditos rápidamente. Claude Opus 5 ofrece 180 tokens de entrada por crédito, frente a 18.080 en Small y Medium. Con su propia clave, Make cobra 1 crédito por operación y el proveedor factura los tokens por separado. Make sugiere comenzar con un modelo grande, como el nivel Large, y luego reducir la escala una vez que sepa qué aspecto tiene un buen rendimiento. En la aplicación beta, un mayor esfuerzo de razonamiento usa más tokens y una longitud máxima de salida menor usa menos. El almacenamiento en caché de prompts también reduce el uso de créditos. Puede seleccionarlo para los modelos Claude compatibles, y está activado de forma predeterminada para los modelos OpenAI compatibles.
Antes de cambiar a un modelo más económico, compare las ejecuciones según lo que hizo el agente, no según cómo se lee su respuesta. Vuelva a ejecutar datos de activación de ejecuciones anteriores con el nuevo modelo y compruebe en la pestaña Reasoning qué herramientas llamó en cada paso. Después, confirme el cambio en la propia aplicación, ya que una respuesta segura puede ocultar un paso omitido o fallido. Un usuario de r/AI_Agents dio la siguiente regla: «La salida de texto no es lo correcto para comparar. Yo comprobaría las llamadas a herramientas: qué herramienta eligió, qué argumentos pasó y si omitió un paso».
Cuánto cuestan Make AI Agents en créditos
Make establece el precio de los planes por volumen mensual de créditos. Los planes de pago comienzan con un mínimo de 10.000 créditos al mes. La facturación anual se paga por adelantado, y Make la etiqueta como «Ahorre un 15 % o más» (en septiembre de 2026), aunque el ahorro exacto varía ligeramente según el plan.
«Solo las funciones activadas por ejecuciones de flujos (aplicaciones, módulos y algunas funciones internas) o el uso del chat del agente de IA utilizan créditos. Su uso de créditos puede variar según el número de operaciones, tokens y otros factores basados en el uso».
Fuente: help.make.com
| Plan | Precio, facturado anualmente | Precio, facturado mensualmente | Créditos al mes |
|---|---|---|---|
| Free | 0 $ al mes | 0 $ al mes | Hasta 1.000 |
| Core | 9 $ al mes | 10,59 $ al mes | Mínimo de 10.000 |
| Pro | 16 $ al mes | 18,82 $ al mes | Mínimo de 10.000 |
| Teams | 29 $ al mes | 34,12 $ al mes | Mínimo de 10.000 |
Los precios de Enterprise son personalizados y se cotizan a través de ventas. En los planes Pro y Teams anuales, los créditos caducan después de 12 meses en lugar de cada mes. Los créditos anuales de Core se restablecen mensualmente, según la página de créditos adicionales de Make.
Las reglas siguientes proceden de la página «Credit usage for AI agents» de Make (actualizada el 8 de septiembre de 2026). Se aplican mientras la aplicación está en beta abierta, en octubre de 2026, y pueden cambiar:
- Ejecutar un agente: 1 crédito por operación más créditos de tokens en AI Provider de Make, o 1 crédito por operación con una conexión personalizada, donde el proveedor factura los tokens.
- Chatear con un agente: 1 crédito por operación, más 1 crédito por operación de cada herramienta que llama, más créditos de tokens en AI Provider de Make.
- Conocimiento: en AI Provider de Make, un archivo PDF o DOCX cuesta 1 crédito por operación más 10 tokens por página, además de tokens para su descripción escrita por IA e incrustación.
- Otros módulos (página de precios de Make): la mayoría de las acciones cuestan 1 crédito, y los módulos Router y de gestión de errores no cuestan nada.
El único ejemplo desarrollado de Make procede de su cambio de precios por niveles del 25 de agosto de 2026. Un paso de nivel Medium con 2.000 tokens de entrada y 100 de salida pasó de aproximadamente 0,6 a aproximadamente 0,16 créditos. Esa cifra cubre un único paso de IA. Una ejecución completa de agente también paga por operaciones, llamadas a herramientas y cada llamada al modelo. Make no publica un coste típico por ejecución, así que pruebe primero con entradas reales.
Cuando se agotan los créditos, los flujos se detienen hasta que añada más créditos o actualice el plan. Make envía avisos al alcanzar el 75 % y el 90 % de los créditos comprados. Los planes de pago pueden comprar créditos adicionales en paquetes de 1.000 o 10.000 al precio fijo que establece el plan, o comprar automáticamente 10.000 cada vez en Core, Pro y Teams.
Los créditos adicionales cuestan un 25 % más que los créditos del plan. En Core anual, a 9 $ al mes por 10.000 créditos, un crédito del plan cuesta 0,0009 $ y 1.000 créditos adicionales cuestan 1,125 $. Caducan en cada restablecimiento mensual con facturación mensual y Core anual, o al final del año en Pro o Teams anuales.
Un agente atascado en un ciclo de reintentos paga por cada iteración, así que establezca límites antes de ejecutarlo sin supervisión, comenzando por el límite Steps per agent call descrito anteriormente. Piense dos veces antes de activar la compra automática para estos agentes. Cuando se agotan los créditos del plan, compra 10.000 más cada vez, hasta el volumen de créditos propio del plan por ciclo y con el recargo del 25 %, por lo que un flujo en bucle sigue ejecutándose en lugar de detenerse. Un usuario de r/AI_Agents describió uno de estos bucles: «Cuando una herramienta devolvía resultados ambiguos, el agente volvía a intentarlo indefinidamente con pequeñas variaciones en lugar de escalar el caso».
Límites y disponibilidad por plan
La página de AI Agents de Make indica que los agentes están disponibles en todos los planes. En octubre de 2026, esto se cumple para AI Provider de Make. Su propia clave de LLM requiere un plan de pago, y la fila de precios indica «Make AI Agents (beta)». Los subagentes (limitados a un nivel) y el filtrado de salida de herramientas también están en todos los planes, pero el filtrado no funciona para las herramientas Scenarios, MCP y Knowledge.
| Límite | Free | Core, Pro, Teams |
|---|---|---|
| Flujos activos | 2 | Ilimitados |
| Intervalo de programación más corto | 15 minutos | 1 minuto |
| Tiempo máximo de ejecución | 5 minutos | 40 minutos |
| Clave de proveedor de IA propia | No | Sí |
Un paso de agente en la aplicación beta agota el tiempo de espera después de 300 segundos de forma predeterminada y de 600 segundos como máximo. Make no indica cómo interactúa esto con el límite de ejecución del plan, así que no cuente con que un paso pueda superarlo. La página de archivos de conocimiento de Make (actualizada el 3 de julio de 2026) limita los archivos de conocimiento a 20 MB cada uno y 20 por agente. Make no enumera límites de agentes, herramientas o ejecuciones por plan. En Free, la aplicación anterior AI Agents de Make contabilizaba cada herramienta de módulo dentro del límite de 2 flujos activos. La documentación de la nueva aplicación no vuelve a mencionar esa regla.
Make indica que su MCP Server y MCP Client están incluidos en todos los planes sin coste adicional. Los ámbitos de ejecución de flujos funcionan en todos los planes, mientras que los ámbitos de gestión requieren un plan de pago. Las cajas de herramientas MCP también están disponibles en todos los planes, y sus flujos deben finalizar en un máximo de 40 segundos. El centro de ayuda indica que el servidor MCP general no puede limitar un cliente a flujos específicos. Sin embargo, Developer Hub apunta a una opción «Scenarios as tools access control», así que confírmelo en su cuenta.
Un tiempo de espera agotado no significa que la acción haya fallado. Cuando la llamada de un cliente a un flujo a través de Make MCP Server agota el tiempo de espera, después de 25 segundos con OAuth o 40 segundos con un token MCP, el flujo sigue ejecutándose en Make durante hasta 40 minutos. Por lo tanto, un cliente que vuelve a intentarlo puede ejecutarlo dos veces. Diseñe los flujos que crean registros, envían mensajes o cobran dinero para que una repetición no cause daño, por ejemplo, buscando un registro existente antes de crearlo.
Make AI Agents comparado con Zapier Agents y Latenode
En octubre de 2026, Zapier está trasladando los Agents independientes a AI by Zapier. Es un paso de agente en el editor de Zap, facturado en tareas regulares, sin una suscripción separada de Agents. Zapier no ha fijado una fecha para desactivar Agents. Cada acción correcta cuenta como una tarea, y todas las tareas proceden de un único grupo común para toda la cuenta. Los pasos de IA multiplican las tareas por nivel: 1x Standard, 3x Advanced, 5x Premium (el valor predeterminado de los planes de pago) y 1x con su propia clave API. Por tanto, un paso Premium con dos llamadas a herramientas usa 15 tareas. Los Agents independientes todavía miden actividades: 400 al mes en Free y 1.500 en Pro por 400 $ facturados anualmente (equivalente a 33,33 $ al mes).
| Plataforma | Dónde se ejecutan los agentes | Cómo se factura la IA | Opción gratuita |
|---|---|---|---|
| Make AI Agents | Dentro de flujos de Make | Créditos: operaciones, tokens | 1.000 créditos al mes |
| Zapier | Paso AI by Zapier en Zaps | Tareas x tarifa de nivel de modelo | AI by Zapier: solo vista previa |
| Latenode | Generador de AI Agent | Segundos de CPU, tokens PnP | 10.000 segundos de CPU al mes |
Latenode, que publica este blog, factura el tiempo de ejecución del flujo en segundos de CPU (ejecuciones multiplicadas por segundos promedio) en lugar de por paso, en septiembre de 2026 según su página de precios. Los planes Free y Pay as you go incluyen ambos 10.000 segundos de CPU al mes. Free cuesta 0 $ al mes para siempre, incluye 5 flujos activos e incluye agentes de IA. Pay as you go no tiene tarifa base y luego cobra 0,00012 $ por segundo de CPU desde los 10.001 hasta los 100.000.
Las llamadas a proveedores externos de pago cuestan tokens PnP (1 token PnP equivale a 1 $) además del tiempo de ejecución. La página de precios no indica si las llamadas a LLM consumen tokens PnP, segundos de CPU o ambos. Dado que el coste depende de la duración de la ejecución, un segundo de CPU no se convierte en un crédito de Make ni en una tarea de Zapier, así que calcule el precio de su propia carga de trabajo en cada unidad.
Cuándo un agente es la herramienta adecuada y cuándo es mejor un flujo
La recomendación de Make es usar un agente para razonamiento flexible, decisiones de criterio y entradas y salidas variables; una aplicación de IA para lógica predefinida con contenido generado por IA; y un flujo estándar para lógica predefinida que siempre produce la misma salida para una entrada determinada. La página de AI Agents de Make lo expresa de forma más sencilla: si una tarea solo necesita hacerse, use automatización; si necesita razonamiento, use un agente, especialmente con entradas no estructuradas como texto, mensajes o documentos.
«Dado que los sistemas de IA proporcionan resultados impredecibles, elija para su agente tareas que confiaría a un becario. Evite tareas que involucren datos sensibles, decisiones financieras o estratégicas de alto riesgo, o requisitos legales estrictos».
Fuente: help.make.com
- Clasificación de correos de soporte con criterio: un agente lee la intención y elige la herramienta, como abrir un ticket o redactar una respuesta.
- Investigación en varias herramientas: un agente puede llamar a módulos, flujos y herramientas MCP según sea necesario. Make advierte que varios servidores y herramientas MCP aumentan el uso de tokens.
- Sincronizaciones de datos fijas, como filas de Google Sheets a Airtable: un flujo simple es más económico, con 1 crédito para la mayoría de las acciones y sin tokens.
- Ejecuciones de gran volumen: las operaciones, llamadas a herramientas y tokens se acumulan en cada ejecución. Filtre las salidas de herramientas, deje Conversation ID vacío y cambie a un modelo más económico una vez demostrada la calidad.
- Tareas que necesitan aprobación humana: la página de AI Agents de Make menciona aprobaciones manuales. La vía que documenta el centro de ayuda es una herramienta que le envía la salida para revisión antes de que el agente continúe.
Protecciones y acceso a datos
Decida dónde se detiene el agente según lo que costaría un error y si puede deshacerse: leer, buscar y redactar pueden ejecutarse por sí solos, mientras que enviar, pagar, eliminar y cambiar registros deben esperar a una persona. Asegúrese de que la versión que se envía sea la que usted aprobó; para el correo electrónico, la forma más sencilla es una herramienta que solo cree borradores y deje el envío en sus manos. Un usuario de r/AI_Agents lo expresó así: «déjelo leer y redactar en silencio, pero que envíe en nombre de alguien solo con confirmación. De ese modo, un error cuesta una edición en lugar de un correo de disculpa».
La página de AI Agents de Make indica que los agentes funcionan junto a la lógica determinista, no en lugar de ella, así que mantenga comprobaciones fijas como filtros alrededor del agente. La página de mejores prácticas de Make advierte que los modelos detrás de los agentes están expuestos al hacking de prompts y pueden revelar datos personales. Proporcione a un agente únicamente los datos que necesita para el trabajo, como los horarios libres/ocupados del calendario en lugar de todo el calendario. Las protecciones en las instrucciones ayudan, pero Make advierte que los agentes aún pueden ignorarlas o interpretarlas incorrectamente.
Por tanto, incluya los límites estrictos en las propias herramientas. Comience con herramientas que solo leen o buscan, y añada herramientas que crean, envían o pagan de una en una, una vez que la pestaña Reasoning muestre que el agente las llama cuando usted espera. Cuando una herramienta es un flujo, incorpore la regla en él; por ejemplo, un filtro que permita un reembolso solo por debajo de su límite, de modo que la regla se mantenga independientemente de lo que decida el agente. Un usuario de r/AI_Agents describió el mismo enfoque: «Cada agente empieza en modo de solo lectura y obtiene nuevos permisos de uno en uno, solo después de haberlo visto comportarse correctamente».
