Agentes de IA no Make em 2026: Como Funcionam e Quanto Custam em Créditos

Resposta rápida: o que são os agentes de IA do Make e quanto custam

Os agentes de IA do Make são agentes de IA que você cria e executa dentro do criador de fluxos do Make, e cada um decide quais ferramentas usar para alcançar um objetivo. Em outubro de 2026, as execuções custam créditos do Make: 1 por operação mais créditos de tokens no AI Provider do Make, ou 1 por operação com sua própria chave do OpenAI ou Anthropic (planos pagos), caso em que o provedor cobra pelos tokens. O aplicativo está em beta aberto desde 2 de fevereiro de 2026, e o Make informa que os preços podem mudar.

Os preços, limites e recursos deste artigo foram obtidos nas próprias páginas de produto, preços e ajuda dos fornecedores em outubro de 2026 (Latenode: setembro de 2026).

O que é um agente de IA do Make

A central de ajuda do Make define um agente de IA como um sistema de IA que realiza tarefas de forma independente com base nas suas instruções. No Make, isso significa o aplicativo Make AI Agent (New), que você usa para criar fluxos com agentes. Ele está em beta aberto em outubro de 2026, e o Make informa que sua funcionalidade e seus preços podem mudar. O Make documenta um aplicativo mais antigo como uma versão anterior.

Um agente tem quatro partes. As instruções definem seu papel e comportamento. O modelo é acessado pelo AI Provider do Make ou pela conexão com seu próprio provedor. As ferramentas podem ser módulos, fluxos, ferramentas de servidor MCP e outros agentes. O conhecimento é um conjunto de arquivos de referência que o agente usa para adaptar suas respostas.

O Make define um fluxo como uma automação que é acionada por dados de um aplicativo, como uma nova linha do Google Sheets, transforma esses dados e os envia para outro aplicativo, como o Airtable. Cada etapa de um fluxo é definida antecipadamente. Um agente recebe um objetivo e escolhe suas ferramentas enquanto é executado. Ainda assim, os agentes ficam dentro de fluxos: a publicação Make vs Zapier do Make, de abril de 2026, afirma que os agentes beta são criados, executados e depurados no Scenario Builder.

Como funciona a execução de um agente

A página de IA Agents do Make diferencia um agente de um chatbot: “O ChatGPT pode responder. Os agentes de IA do Make agem.” Em cada solicitação, o modelo lê as instruções e a entrada e decide se precisa de uma ferramenta. O Make executa essa ferramenta e devolve o resultado ao modelo, e o ciclo se repete até que o modelo possa responder. A configuração Steps per agent call limita quantas vezes o agente chama o modelo por solicitação. Programar um agente do zero significa escrever esse ciclo por conta própria. O Make o executa para você, e você cria o agente sem código.

Como criar um agente de IA do Make

As sete etapas abaixo seguem o guia de seis etapas “Create your first AI agent” do Make, atualizado em 20 de julho de 2026, com a escolha do modelo separada em uma etapa própria. O aplicativo está em beta aberto em outubro de 2026, portanto os detalhes podem mudar.

1. Planeje o agente. O Make recomenda atribuir aos agentes apenas tarefas que você confiaria a um estagiário. A empresa também orienta evitar dados sensíveis, decisões financeiras ou estratégicas de alto impacto e requisitos legais rigorosos.
2. Crie o fluxo em que ele ficará. Um fluxo típico começa com um módulo de gatilho para mensagens de chat, e-mails, formulários, webhooks ou mailhooks e, depois, o módulo Run an agent do aplicativo Make AI Agent (New).
3. Escolha a conexão. Usuários do plano Free selecionam o AI Provider do Make. Os planos pagos também podem escolher uma conexão personalizada, como OpenAI ou Anthropic Claude, que exige uma chave de API ou de acesso desse provedor.
4. Escreva as instruções: o papel, comportamento, objetivos e etapas do agente. Se você deixar o campo Conversation ID em branco, o agente não manterá memória de interações anteriores. Associe um ID, como um ID de usuário, e ele lembrará essa conversa, passando o histórico ao modelo como contexto.
5. Adicione ferramentas: módulos, fluxos, servidores MCP ou outros agentes. Para retornar dados, um fluxo existente usado como ferramenta deve terminar com um módulo Return outputs. Um novo fluxo de ferramenta é configurado como On demand para que o agente possa chamá-lo.
6. Adicione conhecimento. O Make armazena os arquivos em um banco de dados vetorial RAG e recupera apenas as partes relevantes. Os tipos compatíveis são TXT, PDF, DOCX, CSV, MD e JSON.
7. Teste antes de publicar. Você pode conversar com o agente no Scenario Builder e executá-lo novamente com dados de gatilho de execuções anteriores. Abra os detalhes de uma execução, e a aba Reasoning exibirá o processo de raciocínio do agente.

Como escrever instruções e descrições de ferramentas

A página de boas práticas do Make, atualizada em 20 de julho de 2026, atribui a maioria dos erros a instruções pouco claras ou enganosas. Escreva-as como um briefing com cabeçalhos ou listas: cada etapa, a ferramenta a chamar, os arquivos de conhecimento a consultar, os limites de segurança e exemplos de entradas, saídas e exceções. O agente escolhe uma ferramenta pelo nome e pela descrição, portanto descreva claramente o que ela faz e quando chamá-la. Adicione um subagente apenas quando uma tarefa precisar de seu próprio raciocínio e ferramentas, já que subagentes usam créditos adicionais.

Quais modelos os agentes do Make podem usar

O AI Provider do Make está disponível em todos os planos e não exige uma conta OpenAI ou Anthropic. Você escolhe o nível Small, Medium ou Large do Make, ou um modelo nomeado de provedores como OpenAI e Anthropic Claude, e os tokens são convertidos em créditos. Desde 6 de novembro de 2025, todos os planos pagos também podem usar uma conexão personalizada com sua própria chave OpenAI ou Anthropic. As taxas abaixo vêm da página de créditos do Make em outubro de 2026, atualizada em 2 de outubro de 2026, e o Make informa que elas estão sujeitas a alterações.

No AI Provider do Make, um modelo pesado consome créditos rapidamente. O Claude Opus 5 oferece 180 tokens de entrada por crédito, contra 18.080 nos níveis Small e Medium. Com sua própria chave, o Make cobra 1 crédito por operação e o provedor cobra os tokens separadamente. O Make sugere começar com um modelo maior, como o nível Large, e então reduzir quando você souber como é um bom desempenho. No aplicativo beta, um esforço de raciocínio maior usa mais tokens, e um comprimento máximo de saída menor usa menos. O cache de prompts também reduz o uso de créditos. Você pode selecioná-lo para modelos Claude compatíveis, e ele fica ativado por padrão para modelos OpenAI compatíveis.

Antes de migrar para um modelo mais barato, compare as execuções pelo que o agente fez, e não pela aparência da resposta. Execute novamente dados de gatilho de execuções anteriores no novo modelo e verifique na aba Reasoning quais ferramentas ele chamou em cada etapa. Depois, confirme a alteração no próprio aplicativo, pois uma resposta confiante pode ocultar uma etapa ignorada ou com falha. Um usuário do r/AI_Agents deu a seguinte regra: “A saída de texto é a coisa errada para comparar. Eu verificaria as chamadas de ferramentas: qual ferramenta ele escolheu, quais argumentos passou e se deixou alguma etapa de fora.”

Quanto custam os agentes de IA do Make em créditos

O Make precifica os planos pelo volume mensal de créditos. Os planos pagos começam com um mínimo de 10.000 créditos por mês. A cobrança anual é paga antecipadamente, e o Make a identifica como “Save 15% or more” em setembro de 2026, embora a economia exata varie ligeiramente conforme o plano.

“Somente recursos acionados por execuções de fluxos — aplicativos, módulos e alguns recursos internos — ou pelo chat do agente de IA usam créditos. Seu uso de créditos pode variar com base no número de operações, tokens e outros fatores baseados no uso.”

Fonte: help.make.com

Os preços do Enterprise são personalizados e informados pela equipe comercial. Nos planos Pro e Teams anuais, os créditos expiram após 12 meses, em vez de mensalmente. Os créditos do Core anual são redefinidos todos os meses, de acordo com a página de créditos extras do Make.

As regras abaixo vêm da página “Credit usage for AI agents” do Make, atualizada em 8 de setembro de 2026. Elas se aplicam enquanto o aplicativo estiver em beta aberto, em outubro de 2026, e podem mudar:

• Executar um agente: 1 crédito por operação mais créditos de tokens no AI Provider do Make, ou 1 crédito por operação com uma conexão personalizada, caso em que o provedor cobra os tokens.
• Conversar com um agente: 1 crédito por operação, mais 1 crédito por operação de cada ferramenta que ele chama, além de créditos de tokens no AI Provider do Make.
• Conhecimento: no AI Provider do Make, um arquivo PDF ou DOCX custa 1 crédito por operação mais 10 tokens por página, além de tokens para sua descrição gerada por IA e embedding.
• Outros módulos, segundo a página de preços do Make: a maioria das ações custa 1 crédito, e os módulos Router e de tratamento de erros não custam nada.

O único exemplo calculado do Make vem da alteração de preços por nível de 25 de agosto de 2026. Uma etapa de nível Medium com 2.000 tokens de entrada e 100 de saída caiu de cerca de 0,6 para cerca de 0,16 créditos. Esse número cobre uma única etapa de IA. Uma execução completa de agente também paga por operações, chamadas de ferramentas e cada chamada de modelo. O Make não publica um custo típico por execução, portanto teste primeiro com entradas reais.

Quando os créditos acabam, os fluxos param até que você adicione mais créditos ou faça um upgrade. O Make envia avisos ao atingir 75% e 90% dos créditos comprados. Planos pagos podem comprar créditos extras em pacotes de 1.000 ou 10.000 pelo preço fixo definido pelo plano, ou comprar automaticamente 10.000 por vez nos planos Core, Pro e Teams.

Os créditos extras custam 25% mais que os créditos do plano. No Core anual a US$ 9 por mês para 10.000 créditos, um crédito do plano custa US$ 0,0009 e 1.000 créditos extras custam US$ 1,125. Eles expiram a cada redefinição mensal na cobrança mensal e no Core anual, ou no fim do ano nos planos Pro ou Teams anuais.

Um agente preso em um ciclo de repetição paga por cada tentativa, portanto defina limites antes de deixá-lo executar sem supervisão, começando pelo teto de Steps per agent call descrito acima. Pense duas vezes antes de ativar a compra automática para esses agentes. Quando os créditos do plano acabam, ele compra mais 10.000 por vez, até o próprio volume de créditos do plano por ciclo e com o adicional de 25%, então um fluxo em loop continua em execução em vez de parar. Um usuário do r/AI_Agents descreveu esse tipo de loop: “Quando uma ferramenta retornava resultados ambíguos, o agente tentava novamente com pequenas variações indefinidamente, em vez de escalar o problema.”

Limites e disponibilidade por plano

A página de IA Agents do Make informa que os agentes estão disponíveis em todos os planos. Em outubro de 2026, isso é válido para o AI Provider do Make. Sua própria chave de LLM exige um plano pago, e a linha de preços mostra “Make AI Agents (beta)”. Subagentes, limitados a um nível, e filtragem de saída de ferramentas também estão em todos os planos, mas a filtragem não funciona para ferramentas de Scenarios, MCP e Knowledge.

Uma etapa de agente no aplicativo beta expira após 300 segundos por padrão e, no máximo, após 600 segundos. O Make não informa como isso interage com o limite de execução do plano, portanto não conte que uma etapa sobreviva além dele. A página de arquivos de conhecimento do Make, atualizada em 3 de julho de 2026, limita os arquivos de conhecimento a 20 MB cada e 20 por agente. O Make não lista limite de agentes, ferramentas ou execuções por plano. No Free, o aplicativo anterior de AI Agents do Make contava cada ferramenta de módulo dentro do limite de 2 fluxos ativos. A documentação do novo aplicativo não reafirma essa regra.

O Make informa que seu MCP Server e MCP Client estão incluídos em todos os planos sem custo adicional. Os escopos de execução de fluxos funcionam em todos os planos, enquanto os escopos de gerenciamento exigem um plano pago. As caixas de ferramentas MCP também estão em todos os planos, e seus fluxos devem ser concluídos em até 40 segundos. A central de ajuda informa que o servidor MCP geral não pode limitar um cliente a fluxos específicos. No entanto, o Developer Hub aponta para uma opção de controle de acesso “Scenarios as tools”, então confirme isso na sua conta.

Um tempo limite não significa que a ação falhou. Quando a chamada de um cliente a um fluxo por meio do Make MCP Server expira, após 25 segundos com OAuth ou 40 segundos com um token MCP, o fluxo continua em execução no Make por até 40 minutos. Portanto, um cliente que tenta novamente pode executá-lo duas vezes. Crie fluxos que geram registros, enviam mensagens ou cobram valores de forma que uma repetição não cause danos, por exemplo, pesquisando um registro existente antes de criar outro.

Agentes de IA do Make comparados com Zapier Agents e Latenode

Em outubro de 2026, o Zapier está migrando os Agents independentes para o AI by Zapier. Trata-se de uma etapa de agente no editor de Zaps, cobrada em tarefas regulares, sem uma assinatura separada de Agents. O Zapier não definiu uma data para desativar o Agents. Cada ação bem-sucedida conta como uma tarefa, e todas as tarefas vêm de um único saldo compartilhado pela conta. As etapas de IA multiplicam as tarefas por nível: 1x Standard, 3x Advanced, 5x Premium, o padrão dos planos pagos, e 1x com sua própria chave de API. Assim, uma etapa Premium com duas chamadas de ferramenta usa 15 tarefas. Os Agents independentes ainda medem atividades: 400 por mês no Free e 1.500 no Pro por US$ 400 cobrados anualmente, equivalente a US$ 33,33 por mês.

A Latenode, que publica este blog, cobra o tempo de execução de fluxos em segundos de CPU, execuções multiplicadas pela média de segundos, e não por etapa, em setembro de 2026, de acordo com sua página de preços. Os planos Free e Pay as you go incluem 10.000 segundos de CPU por mês. O Free custa US$ 0 por mês para sempre, com 5 fluxos ativos, e inclui agentes de IA. O Pay as you go não tem tarifa base e cobra US$ 0,00012 por segundo de CPU de 10.001 a 100.000.

Chamadas a provedores externos pagos custam tokens PnP, em que 1 token PnP equivale a US$ 1, além do tempo de execução. A página de preços não informa se as chamadas de LLM consomem tokens PnP, segundos de CPU ou ambos. Como o custo depende da duração da execução, um segundo de CPU não se converte em um crédito do Make ou em uma tarefa do Zapier, portanto precifique sua própria carga de trabalho em cada unidade.

Quando um agente é a ferramenta certa e quando um fluxo é melhor

A orientação do Make é usar um agente para raciocínio flexível, decisões de julgamento e entradas e saídas variáveis; um aplicativo de IA para lógica predefinida com conteúdo gerado por IA; e um fluxo padrão para lógica predefinida que sempre produz a mesma saída para uma determinada entrada. A página de IA Agents do Make coloca isso de forma mais simples: se uma tarefa apenas precisa ser feita, use automação; se precisa pensar, use um agente, especialmente com entradas não estruturadas, como texto, mensagens ou documentos.

“Como os sistemas de IA fornecem resultados imprevisíveis, escolha para seu agente tarefas que você confiaria a um estagiário. Evite tarefas que envolvam dados sensíveis, decisões financeiras ou estratégicas de alto impacto, ou requisitos legais rigorosos.”

Fonte: help.make.com

• Encaminhamento de e-mails de suporte que exige julgamento: um agente lê a intenção e escolhe a ferramenta, como abrir um ticket ou redigir uma resposta.
• Pesquisa em várias ferramentas: um agente pode chamar módulos, fluxos e ferramentas MCP conforme necessário. O Make alerta que vários servidores e ferramentas MCP aumentam o uso de tokens.
• Sincronizações de dados fixas, como linhas do Google Sheets para o Airtable: um fluxo simples é mais barato, com 1 crédito para a maioria das ações e sem tokens.
• Execuções de alto volume: operações, chamadas de ferramentas e tokens se acumulam em cada execução. Filtre as saídas de ferramentas, deixe o Conversation ID em branco e migre para um modelo mais barato quando a qualidade estiver comprovada.
• Tarefas que exigem aprovação humana: a página de IA Agents do Make menciona aprovações manuais. O caminho documentado pela central de ajuda é uma ferramenta que envia a saída para sua revisão antes de o agente continuar.

Limites de segurança e acesso a dados

Defina onde o agente deve parar com base no custo de um erro e em sua possibilidade de reversão: ler, pesquisar e redigir podem ser executados por conta própria, enquanto enviar, pagar, excluir e alterar registros devem aguardar uma pessoa. Garanta que a versão enviada seja aquela que você aprovou; para e-mail, a forma mais simples é uma ferramenta que apenas cria rascunhos e deixa o envio com você. Um usuário do r/AI_Agents resumiu assim: “deixe-o ler e redigir silenciosamente, mas enviar em nome de alguém somente com confirmação. Assim, um erro custa uma edição em vez de um e-mail de desculpas.”

A página de IA Agents do Make afirma que os agentes trabalham junto com a lógica determinística, e não em substituição a ela; portanto, mantenha verificações fixas, como filtros, ao redor do agente. A página de boas práticas do Make alerta que os modelos por trás dos agentes estão abertos a ataques de prompt e podem divulgar dados pessoais. Dê a um agente somente os dados necessários para o trabalho, como horários livres/ocupados do calendário em vez do calendário inteiro. Limites de segurança nas instruções ajudam, mas o Make alerta que os agentes ainda podem ignorá-los ou interpretá-los incorretamente.

Portanto, coloque os limites rígidos nas próprias ferramentas. Comece com ferramentas que apenas leem ou pesquisam e adicione ferramentas que criam, enviam ou pagam uma de cada vez, depois que a aba Reasoning mostrar que o agente as chama quando você espera. Quando uma ferramenta é um fluxo, incorpore a regra nele, por exemplo, um filtro que permite um reembolso apenas abaixo do seu limite, para que a regra seja aplicada independentemente da decisão do agente. Um usuário do r/AI_Agents descreveu a mesma abordagem: “Todo agente começa somente com leitura e conquista novas permissões uma por vez, apenas depois que eu o vejo se comportar corretamente.”