Réponse rapide : ce que sont les agents IA de Make et ce qu'ils coûtent
Les agents IA de Make sont des agents IA que vous créez et exécutez dans le générateur de workflows de Make ; chacun décide des outils à utiliser pour atteindre un objectif. En octobre 2026, les exécutions coûtent des crédits Make : 1 par opération, plus des crédits de tokens via AI Provider de Make, ou 1 par opération avec votre propre clé OpenAI ou Anthropic (offres payantes), le fournisseur facturant alors les tokens. L'application est en bêta ouverte depuis le 2 février 2026, et Make indique que les tarifs peuvent évoluer.
Les prix, limites et fonctionnalités mentionnés dans cet article proviennent des pages produit, tarifs et aide des fournisseurs en octobre 2026 (Latenode : septembre 2026).
Qu'est-ce qu'un agent IA de Make ?
Le centre d'aide de Make définit un agent IA comme un système d'IA qui effectue des tâches de manière autonome selon vos instructions. Dans Make, il s'agit de l'application Make AI Agent (New), utilisée pour créer des workflows agentiques. Elle est en bêta ouverte en octobre 2026, et Make précise que ses fonctionnalités et ses tarifs peuvent changer. Make documente une application plus ancienne comme version précédente.
Un agent comporte quatre éléments. Les instructions définissent son rôle et son comportement. Le modèle est accessible via AI Provider de Make ou votre propre connexion de fournisseur. Les outils peuvent être des modules, des workflows, des outils de serveur MCP et d'autres agents. Les connaissances sont un ensemble de fichiers de référence que l'agent utilise pour adapter ses réponses.
Make définit un workflow comme un processus qui se déclenche à partir de données provenant d'une application, par exemple une nouvelle ligne Google Sheets, les transforme puis les envoie vers une autre application, comme Airtable. Chaque étape d'un workflow est définie à l'avance. Un agent reçoit plutôt un objectif et choisit ses outils pendant son exécution. Les agents restent toutefois intégrés aux workflows : l'article Make vs Zapier de Make publié en avril 2026 indique que les agents bêta sont créés, exécutés et débogués dans le Scenario Builder.
Comment fonctionne l'exécution d'un agent
La page AI Agents de Make distingue un agent d'un chatbot : « ChatGPT peut répondre. Les agents IA de Make passent à l'action. » À chaque requête, le modèle lit les instructions et les données d'entrée, puis décide s'il a besoin d'un outil. Make exécute cet outil et renvoie le résultat au modèle ; la boucle se répète jusqu'à ce que le modèle puisse répondre. Le paramètre Steps per agent call limite le nombre de fois où l'agent appelle le modèle par requête. Coder un agent depuis zéro implique d'écrire vous-même cette boucle. Make l'exécute pour vous, et vous créez l'agent sans code.
Comment créer un agent IA de Make
Les sept étapes ci-dessous suivent le guide en six étapes « Create your first AI agent » de Make (mis à jour le 20 juillet 2026), avec le choix du modèle séparé en une étape à part entière. L'application est en bêta ouverte en octobre 2026, les détails peuvent donc évoluer.
- Planifiez l'agent. Make recommande de ne confier aux agents que des tâches que vous confieriez à un stagiaire. Make conseille aussi d'éviter les données sensibles, les décisions financières ou stratégiques à forts enjeux et les exigences juridiques strictes.
- Créez le workflow dans lequel il sera hébergé. Un workflow type commence par un module déclencheur pour les messages de chat, e-mails, formulaires, webhooks ou mailhooks, suivi du module Run an agent de l'application Make AI Agent (New).
- Choisissez la connexion. Les utilisateurs de l'offre gratuite sélectionnent AI Provider de Make. Les offres payantes peuvent également choisir une connexion personnalisée telle qu'OpenAI ou Anthropic Claude, qui nécessite une clé API ou une clé d'accès de ce fournisseur.
- Rédigez les instructions : rôle, comportement, objectifs et étapes de l'agent. Si vous laissez vide le champ Conversation ID, l'agent ne conserve aucun souvenir des interactions précédentes. Associez un identifiant, tel qu'un ID utilisateur, et il se souviendra de ce fil, en transmettant l'historique au modèle comme contexte.
- Ajoutez des outils : modules, workflows, serveurs MCP ou autres agents. Pour renvoyer des données, un workflow existant utilisé comme outil doit se terminer par un module Return outputs. Un nouveau workflow d'outil est configuré sur On demand afin que l'agent puisse l'appeler.
- Ajoutez des connaissances. Make stocke les fichiers dans une base de données vectorielle RAG et ne récupère que les parties pertinentes. Les types pris en charge sont TXT, PDF, DOCX, CSV, MD et JSON.
- Testez avant la mise en production. Vous pouvez discuter avec l'agent dans le Scenario Builder et le réexécuter avec les données déclencheuses d'exécutions précédentes. Ouvrez les détails d'une exécution : l'onglet Reasoning affiche le processus de réflexion de l'agent.
Rédiger les instructions et les descriptions d'outils
La page de bonnes pratiques de Make (mise à jour le 20 juillet 2026) attribue la plupart des erreurs à des instructions imprécises ou trompeuses. Rédigez-les comme un brief, avec des en-têtes ou des listes : chaque étape, l'outil à appeler, les fichiers de connaissances à consulter, les garde-fous, ainsi que des exemples d'entrées, de sorties et d'exceptions. L'agent choisit un outil selon son nom et sa description : expliquez donc clairement ce que fait l'outil et quand l'appeler. Ajoutez un sous-agent uniquement lorsqu'une tâche exige son propre raisonnement et ses propres outils, car les sous-agents consomment des crédits supplémentaires.
Quels modèles les agents Make peuvent utiliser
AI Provider de Make est disponible avec toutes les offres et ne nécessite aucun compte OpenAI ou Anthropic. Vous choisissez le niveau Small, Medium ou Large de Make, ou un modèle nommé de fournisseurs tels qu'OpenAI et Anthropic Claude, et les tokens sont convertis en crédits. Depuis le 6 novembre 2025, chaque offre payante peut utiliser à la place une connexion personnalisée avec votre propre clé OpenAI ou Anthropic. Les tarifs ci-dessous proviennent de la page des crédits de Make en octobre 2026 (mise à jour le 2 octobre 2026), et Make précise qu'ils sont susceptibles d'être modifiés.
| Niveau ou modèle | Tokens d'entrée par crédit | Tokens de sortie par crédit |
|---|---|---|
| Small ou 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 |
Avec AI Provider de Make, un modèle lourd consomme rapidement les crédits. Claude Opus 5 fournit 180 tokens d'entrée par crédit, contre 18 080 avec Small et Medium. Avec votre propre clé, Make facture 1 crédit par opération et le fournisseur facture les tokens séparément. Make suggère de commencer avec un grand modèle tel que le niveau Large, puis de réduire une fois que vous savez à quoi correspond une bonne performance. Dans l'application bêta, un effort de raisonnement plus élevé utilise davantage de tokens et une longueur maximale de sortie plus faible en utilise moins. La mise en cache des prompts réduit aussi l'utilisation des crédits. Vous pouvez la sélectionner pour les modèles Claude compatibles, et elle est activée par défaut pour les modèles OpenAI compatibles.
Avant de passer à un modèle moins cher, comparez les exécutions selon ce que l'agent a fait, et non selon la lecture de sa réponse. Réexécutez les données déclencheuses d'exécutions précédentes avec le nouveau modèle et vérifiez dans l'onglet Reasoning quels outils il a appelés à chaque étape. Confirmez ensuite le changement dans l'application elle-même, car une réponse assurée peut masquer une étape ignorée ou échouée. Un utilisateur de r/AI_Agents a donné cette règle : « Le texte produit n'est pas le bon élément à comparer. Je vérifierais les appels d'outils : l'outil choisi, les arguments transmis et si une étape a été oubliée. »
Ce que coûtent les agents IA de Make en crédits
Make tarifie ses offres selon le volume mensuel de crédits. Les offres payantes commencent à un minimum de 10 000 crédits par mois. La facturation annuelle est payée à l'avance, et Make l'étiquette « Économisez 15 % ou plus » (en septembre 2026), même si l'économie exacte varie légèrement selon l'offre.
« Seules les fonctionnalités déclenchées par les exécutions de workflows (applications, modules et certaines fonctionnalités intégrées) ou l'utilisation du chat de l'agent IA consomment des crédits. Votre consommation de crédits peut varier selon le nombre d'opérations, les tokens et d'autres facteurs liés à l'utilisation. »
Source : help.make.com
| Offre | Prix, facturation annuelle | Prix, facturation mensuelle | Crédits par mois |
|---|---|---|---|
| Free | 0 $ par mois | 0 $ par mois | Jusqu'à 1 000 |
| Core | 9 $ par mois | 10,59 $ par mois | Minimum de 10 000 |
| Pro | 16 $ par mois | 18,82 $ par mois | Minimum de 10 000 |
| Teams | 29 $ par mois | 34,12 $ par mois | Minimum de 10 000 |
La tarification Enterprise est personnalisée et communiquée par l'équipe commerciale. Avec les offres annuelles Pro et Teams, les crédits expirent après 12 mois plutôt que chaque mois. Les crédits annuels Core sont réinitialisés chaque mois, selon la page de Make consacrée aux crédits supplémentaires.
Les règles ci-dessous proviennent de la page « Credit usage for AI agents » de Make (mise à jour le 8 septembre 2026). Elles s'appliquent tant que l'application est en bêta ouverte, en octobre 2026, et peuvent changer :
- Exécuter un agent : 1 crédit par opération, plus les crédits de tokens sur AI Provider de Make, ou 1 crédit par opération avec une connexion personnalisée, le fournisseur facturant les tokens.
- Discuter avec un agent : 1 crédit par opération, plus 1 crédit par opération pour chaque outil appelé, plus les crédits de tokens sur AI Provider de Make.
- Connaissances : sur AI Provider de Make, un fichier PDF ou DOCX coûte 1 crédit par opération, plus 10 tokens par page, ainsi que les tokens pour sa description rédigée par l'IA et son intégration vectorielle.
- Autres modules (page tarifaire de Make) : la plupart des actions coûtent 1 crédit, tandis que les modules Router et de gestion des erreurs ne coûtent rien.
Le seul exemple chiffré de Make provient de sa modification du 25 août 2026 relative aux tarifs des niveaux. Une étape de niveau Medium avec 2 000 tokens d'entrée et 100 tokens de sortie est passée d'environ 0,6 à environ 0,16 crédit. Ce chiffre couvre une seule étape d'IA. Une exécution complète d'agent paie aussi les opérations, les appels d'outils et chaque appel de modèle. Make ne publie aucun coût typique par exécution ; testez donc d'abord avec des entrées réelles.
Lorsque les crédits sont épuisés, les workflows s'arrêtent jusqu'à ce que vous en ajoutiez ou que vous mettiez à niveau votre offre. Make envoie des alertes à 75 % et 90 % des crédits achetés. Les offres payantes peuvent acheter des crédits supplémentaires par lots de 1 000 ou 10 000 au tarif fixe prévu par l'offre, ou acheter automatiquement 10 000 crédits à la fois avec Core, Pro et Teams.
Les crédits supplémentaires coûtent 25 % de plus que les crédits inclus dans l'offre. Avec Core annuel à 9 $ par mois pour 10 000 crédits, un crédit inclus coûte 0,0009 $ et 1 000 crédits supplémentaires coûtent 1,125 $. Ils expirent à chaque réinitialisation mensuelle avec la facturation mensuelle et Core annuel, ou à la fin de l'année avec Pro ou Teams annuels.
Un agent bloqué dans une boucle de nouvelle tentative paie chaque passage ; définissez donc des limites avant de le laisser fonctionner sans surveillance, en commençant par le plafond Steps per agent call décrit plus haut. Réfléchissez à deux fois avant d'activer l'achat automatique pour ce type d'agents. Une fois les crédits de l'offre épuisés, Make achète 10 000 crédits supplémentaires à la fois, jusqu'au volume de crédits de l'offre par cycle et avec une majoration de 25 % : un workflow en boucle continue donc à s'exécuter au lieu de s'arrêter. Un utilisateur de r/AI_Agents a décrit une telle boucle : « Lorsqu'un outil renvoyait des résultats ambigus, l'agent réessayait indéfiniment avec de légères variations au lieu de remonter le problème. »
Limites et disponibilité selon les offres
La page AI Agents de Make indique que les agents sont disponibles avec toutes les offres. En octobre 2026, cela est vrai pour AI Provider de Make. Votre propre clé LLM nécessite une offre payante, et la ligne tarifaire indique « Make AI Agents (beta) ». Les sous-agents, limités à un niveau, et le filtrage des sorties d'outils sont également disponibles avec toutes les offres, mais le filtrage ne fonctionne pas pour les outils Scenarios, MCP et Knowledge.
| Limite | Free | Core, Pro, Teams |
|---|---|---|
| Workflows actifs | 2 | Illimité |
| Intervalle de planification minimal | 15 minutes | 1 minute |
| Durée d'exécution maximale | 5 minutes | 40 minutes |
| Propre clé de fournisseur IA | Non | Oui |
Une étape d'agent dans l'application bêta expire après 300 secondes par défaut et 600 secondes au maximum. Make n'indique pas comment cela interagit avec la limite d'exécution de l'offre ; ne comptez donc pas sur une étape pouvant la dépasser. La page de Make consacrée aux fichiers de connaissances (mise à jour le 3 juillet 2026) limite les fichiers de connaissances à 20 Mo chacun et à 20 par agent. Make ne répertorie aucune limite d'agents, d'outils ou d'exécutions par offre. Avec Free, l'ancienne application AI Agents de Make comptait chaque outil de module dans la limite de 2 workflows actifs. La documentation de la nouvelle application ne réaffirme pas cette règle.
Make indique que MCP Server et MCP Client sont inclus dans toutes les offres sans coût supplémentaire. Les périmètres d'exécution de workflows fonctionnent avec toutes les offres, tandis que les périmètres de gestion nécessitent une offre payante. Les boîtes à outils MCP sont également disponibles avec toutes les offres, et leurs workflows doivent se terminer dans un délai de 40 secondes. Le centre d'aide indique que le serveur MCP général ne peut pas limiter un client à des workflows spécifiques. Le Developer Hub renvoie toutefois vers une option « Scenarios as tools access control » : vérifiez donc dans votre compte.
Un délai d'expiration ne signifie pas que l'action a échoué. Lorsqu'un appel d'un client à un workflow via Make MCP Server expire, après 25 secondes avec OAuth ou 40 secondes avec un token MCP, le workflow continue de s'exécuter dans Make pendant jusqu'à 40 minutes. Un client qui réessaie peut donc l'exécuter deux fois. Créez les workflows qui enregistrent des données, envoient des messages ou facturent de l'argent de sorte qu'une répétition soit sans conséquence, par exemple en recherchant un enregistrement existant avant d'en créer un.
Comparaison entre Make AI Agents, Zapier Agents et Latenode
En octobre 2026, Zapier migre les Agents autonomes vers AI by Zapier. Il s'agit d'une étape d'agent dans l'éditeur Zap, facturée en tâches normales, sans abonnement Agents distinct. Zapier n'a fixé aucune date de désactivation des Agents. Chaque action réussie compte comme une tâche, et toutes les tâches sont prélevées sur un même pool à l'échelle du compte. Les étapes d'IA multiplient les tâches selon le niveau : 1x Standard, 3x Advanced, 5x Premium (valeur par défaut des offres payantes) et 1x avec votre propre clé API. Ainsi, une étape Premium avec deux appels d'outils utilise 15 tâches. Les Agents autonomes mesurent toujours les activités : 400 par mois avec Free et 1 500 avec Pro à 400 $ facturés annuellement, soit l'équivalent de 33,33 $ par mois.
| Plateforme | Où les agents s'exécutent | Comment l'IA est facturée | Option gratuite |
|---|---|---|---|
| Make AI Agents | Dans les workflows Make | Crédits : opérations, tokens | 1 000 crédits par mois |
| Zapier | Étape AI by Zapier dans les Zaps | Tâches x tarif du niveau de modèle | AI by Zapier : aperçu uniquement |
| Latenode | Générateur AI Agent | Secondes CPU, tokens PnP | 10 000 secondes CPU par mois |
Latenode, qui publie ce blog, facture la durée d'exécution des workflows en secondes CPU (nombre d'exécutions multiplié par le nombre moyen de secondes), et non par étape, selon sa page tarifaire de septembre 2026. Les offres Free et Pay as you go incluent toutes deux 10 000 secondes CPU par mois. Free est gratuit pour toujours, avec 5 workflows actifs, et inclut les agents IA. Pay as you go n'a pas de frais fixes, puis facture 0,00012 $ par seconde CPU de 10 001 à 100 000.
Les appels à des fournisseurs externes payants coûtent des tokens PnP (1 token PnP vaut 1 $), en plus de la durée d'exécution. La page tarifaire ne précise pas si les appels LLM consomment des tokens PnP, des secondes CPU ou les deux. Comme le coût dépend de la durée d'exécution, une seconde CPU ne se convertit pas en crédit Make ni en tâche Zapier ; évaluez donc votre propre charge de travail dans chaque unité.
Quand un agent est le bon outil et quand un workflow est préférable
Make recommande d'utiliser un agent pour le raisonnement flexible, les arbitrages et les entrées et sorties variables ; une application IA pour une logique prédéfinie avec du contenu généré par IA ; et un workflow standard pour une logique prédéfinie qui produit toujours la même sortie pour une entrée donnée. La page AI Agents de Make le formule plus simplement : si une tâche doit simplement être exécutée, utilisez l'automatisation ; si elle exige de réfléchir, utilisez un agent, notamment avec des entrées non structurées comme du texte, des messages ou des documents.
« Comme les systèmes d'IA produisent des résultats imprévisibles, choisissez pour votre agent des tâches que vous confieriez à un stagiaire. Évitez les tâches impliquant des données sensibles, des décisions financières ou stratégiques à forts enjeux, ou des exigences juridiques strictes. »
Source : help.make.com
- Acheminement d'e-mails de support nécessitant du jugement : un agent lit l'intention et choisit l'outil, par exemple ouvrir un ticket ou rédiger une réponse.
- Recherche dans plusieurs outils : un agent peut appeler des modules, des workflows et des outils MCP selon les besoins. Make avertit que plusieurs serveurs et outils MCP augmentent la consommation de tokens.
- Synchronisations de données fixes, telles que des lignes Google Sheets vers Airtable : un workflow classique est moins cher, à 1 crédit pour la plupart des actions et sans tokens.
- Exécutions à fort volume : les opérations, appels d'outils et tokens s'accumulent à chaque exécution. Filtrez les sorties d'outils, laissez Conversation ID vide et passez à un modèle moins cher une fois la qualité prouvée.
- Tâches nécessitant une approbation humaine : la page AI Agents de Make mentionne les approbations manuelles. La voie documentée par le centre d'aide consiste à utiliser un outil qui vous envoie la sortie pour révision avant que l'agent ne poursuive.
Garde-fous et accès aux données
Déterminez où l'agent doit s'arrêter selon le coût d'une erreur et sa possibilité d'être annulée : la lecture, la recherche et la rédaction peuvent fonctionner seules, tandis que l'envoi, le paiement, la suppression et la modification d'enregistrements doivent attendre l'intervention d'une personne. Assurez-vous que la version envoyée est celle que vous avez approuvée ; pour les e-mails, la méthode la plus simple consiste à utiliser un outil qui crée uniquement des brouillons et à vous laisser l'envoi. Un utilisateur de r/AI_Agents l'a formulé ainsi : « laissez-le lire et rédiger en silence, mais n'envoyez au nom de quelqu'un qu'avec confirmation. Ainsi, une erreur coûte une modification plutôt qu'un e-mail d'excuses. »
La page AI Agents de Make indique que les agents fonctionnent aux côtés d'une logique déterministe, et non à sa place : conservez donc des contrôles fixes tels que des filtres autour de l'agent. La page de bonnes pratiques de Make avertit que les modèles derrière les agents sont exposés au prompt hacking et peuvent divulguer des données personnelles. Ne fournissez à un agent que les données nécessaires à sa mission, comme les créneaux libres/occupés d'un calendrier plutôt que l'intégralité du calendrier. Les garde-fous dans les instructions sont utiles, mais Make prévient que les agents peuvent toujours les ignorer ou les interpréter incorrectement.
Placez donc les limites strictes dans les outils eux-mêmes. Commencez avec des outils qui se contentent de lire ou de rechercher, puis ajoutez les outils qui créent, envoient ou paient un par un, une fois que l'onglet Reasoning montre que l'agent les appelle comme prévu. Lorsqu'un outil est un workflow, intégrez-y la règle, par exemple un filtre qui n'autorise un remboursement qu'en dessous de votre limite, afin que cette règle s'applique quelle que soit la décision de l'agent. Un utilisateur de r/AI_Agents a décrit la même approche : « Chaque agent commence en lecture seule et obtient de nouvelles autorisations une par une, uniquement après que je l'ai vu bien se comporter. »
