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Make vs Zapier: Quale scegliere per un’azienda

📖 7 min read1,388 wordsUpdated Apr 5, 2026

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Make vs Zapier: Qual é melhor para as empresas?

Zapier conta com mais de 7.000 integrações e tem 4 milhões de usuários em todo o mundo. Make (anteriormente Integromat) oferece um gerenciamento de dados aprofundado e fluxos de trabalho visuais avançados. Mas aqui está a verdade: as estrelas e os números não fornecem funcionalidades reais e não te dizem o que realmente atende às necessidades da sua empresa.

Funcionalidade Make Zapier
GitHub Stars ~5.100 (em 1º de março de 2026) Não open-source
Forks ~1.200 N/A
Problemas abertos 85 (comunidade ativa) N/A
Licença Apache 2.0 (para os SDKs de conectores) Proprietário
Data da última versão 18 de março de 2026 1º de março de 2026
Preço (plano inicial) 9 $ / mês para 10.000 operações 19,99 $ / mês para 750 ações

Aprofundamento de Make

Make é uma plataforma de automação projetada principalmente para fluxos de trabalho complexos e multi-etapas, com forte foco na manipulação de dados. Ao contrário do Zapier, seu construtor visual permite que você crie caminhos condicionais e iteradores avançados sem precisar escrever um código extenso. Em vez de apenas dizer “se isso, então aquilo”, é mais como “se isso, então faça três coisas, repita por 50 itens e envie um resumo em um canal Slack”.

Abaixo está um exemplo de um cenário Make que verifica uma planilha do Google para novas linhas, transforma a estrutura dos dados e então atualiza uma tabela de banco de dados SQL. Seu iterador integrado ajuda a percorrer as tabelas sem problemas:

{
 "modules": [
 {
 "name": "Google Sheets [Watch Rows]",
 "config": {
 "spreadsheetId": "1AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUvWxYz",
 "sheetName": "Dados de vendas",
 "triggerColumn": "A"
 }
 },
 {
 "name": "Iterator",
 "config": {
 "array": "output_of_previous_step"
 }
 },
 {
 "name": "SQL Insert",
 "config": {
 "query": "INSERT INTO sales_processed (id, amount, date) VALUES (?, ?, ?)",
 "params": [
 "{{iterator.id}}",
 "{{iterator.amount}}",
 "{{iterator.date}}"
 ]
 }
 }
 ]
}

O que é bom:

  • Excelente para gerenciar uma lógica complexa dentro do mesmo fluxo de trabalho, reduzindo assim a necessidade de scripts externos.
  • Editor visual drag-and-drop bastante flexível. Você pode ver seus dados circulando em cada etapa.
  • Ideal para empresas que gerenciam processos complicados ou que precisam automatizar dentro de aplicações internas personalizadas.
  • A tarifação é mais generosa com limites de operações, o que conta conforme a escala aumenta.

O que é menos bom:

  • A curva de aprendizado é mais acentuada. Espere um onboarding difícil, especialmente se sua equipe não está acostumada à mapeamento de processos.
  • Alguns conectores (especialmente Salesforce, ServiceNow) são menos avançados em comparação aos do Zapier.
  • A interface do usuário pode parecer desajeitada e lenta com cenários muito volumosos.

Aprofundamento de Zapier

Zapier construiu sua reputação em uma automação simples de “gatilho-ação” que conecta geralmente ferramentas SaaS de consumo em um instante. É a ferramenta clássica para prototipagem rápida de fluxos de trabalho sem tocar no código. Para as empresas, o atrativo do Zapier reside em sua vasta biblioteca de aplicações e em uma curva de aprendizado relativamente suave.

Abaixo está um exemplo de um Zap que escuta novas cartas no Trello e publica resumos no Microsoft Teams:

# Aqui está uma prévia JSON da lógica de automação do Zapier:
{
 "trigger": {
 "app": "Trello",
 "event": "New Card"
 },
 "actions": [
 {
 "app": "Microsoft Teams",
 "event": "Send Message",
 "message": "Nova carta em {{listName}} : {{cardName}}"
 }
 ]
}

O que é bom:

  • Um ecossistema de aplicações gigantesco — mais de 7.000 integrações — o que significa que apenas raros instrumentos empresariais não estarão já cobertos.
  • Rápido de configurar para automações simples. A interface é limpa e a integração é muito mais fluida.
  • Bom para fluxos de trabalho lineares e baseados em eventos, comuns em marketing, vendas e suporte.

O que é menos bom:

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  • Para fluxos de trabalho complexos, o Zapier se torna um pesadelo. Você atinge os limites de tarefas, precisa encadear múltiplos zaps ou recorrer a atalhos de código.
  • As tarifas aumentam rapidamente com o volume; 750 tarefas por mês não são nada para uma empresa ativa.
  • Controle limitado sobre a manipulação de dados dentro dos fluxos de trabalho em comparação ao Make.

Face a face: Critérios-chave

Critério Make Zapier Vencedor
Gerenciamento de fluxos de trabalho complexos Suporta múltiplos ramificações, iteradores, transformação profunda da estrutura de dados Múltiplos passos lineares, mas com ramificações e iteração limitadas Make
Ecossistema de aplicativos 1.300+ aplicativos 7.000+ aplicativos, incluindo SaaS corporativos Zapier
Efetividade de preços Começa em 9 $ por 10.000 operações 19,99 $ por 750 tarefas Make (de longe)
Experiência do usuário Usuários avançados apreciam o controle visual, mas iniciantes têm dificuldades Intuitivo para novatos e usuários intermediários Zapier

A questão monetária

A cobrança do Zapier é frequentemente o que o torna inadequado para empresas. O plano inicial oferece 750 tarefas/mês a 19,99 $, com um aumento rápido: 2.000 tarefas a 49 $, 50.000 a 799 $, e a partir daí fica absurdo. Se seu fluxo de trabalho é acionado centenas de vezes ao dia, você gasta uma fortuna ou é forçado a reunir os fluxos de forma astuta — o que às vezes leva a um pesadelo de manutenção.

Make oferece um modelo mais aceitável. 9 $/mês por 10.000 operações (não tarefas, que podem envolver mais operações) e cresce a partir daí. Você obtém mais pelo seu dinheiro em alto volume.

Custos ocultos?

  • Zapier: Você pode passar horas encadeando vários Zaps para contornar cenários complexos que ele não pode gerenciar nativamente.
  • Make: O tempo de aprendizado inicial para desenvolvedores conta aqui. A interface complicada pode atrasar a partida da sua equipe.

Minha opinião

Se você é um fundador de startup que quer uma automação rápida sem curvas de aprendizado ou assistência técnica aprofundada, escolha Zapier. É confiável, rápido de configurar e conecta suas ferramentas SaaS habituais.

Se você é um engenheiro de automação empresarial que precisa de precisão e fluxos de dados complexos que se estendem por vários aplicativos internos e na nuvem, escolha Make. É mais difícil no início, mas realmente vale a pena para a automação de processos complexos.

Se você é um gerente de produto que equilibra custo e escalabilidade, opte por Make a menos que sua equipe não consiga lidar com uma curva de aprendizado acentuada — neste caso, o Zapier é uma escolha segura.

Momento de confessionário: passei dias construindo configurações múltiplas de Zap intrincadas no passado. Era péssimo, frágil e se algo saísse errado, era um pesadelo desenrolar. Lição aprendida: às vezes, a ferramenta mais complicada vale a pena, porque te economizará muitas dores de cabeça mais tarde.

FAQ

  • Q: Posso escrever código personalizado em Make ou Zapier?

    A: Make suporta formulários JavaScript personalizados e HTTP para APIs, permitindo lógica sofisticada. Zapier também possui um passo de Código que permite executar fragmentos de JS ou Python, mas é mais limitado na manipulação de dados.

  • Q: Qual das duas ferramentas é melhor para o tratamento de eventos em tempo real?

    A: O Zapier tende a ter um certo atraso (geralmente menos de um minuto), enquanto o Make pode ser configurado para uma consulta mais rápida, mas não para um verdadeiro tratamento de eventos em streaming.

  • Q: Ambas as ferramentas podem gerenciar sistemas on-premise?

    A: Zapier depende principalmente de integrações em nuvem. Make tem módulos e conectores HTTP que permitem conectar-se a APIs auto-hospedadas, o que pode ser uma grande vantagem para ambientes híbridos.

  • Q: Como eles lidam com a supervisão de erros?

    A: Zapier oferece notificações por e-mail e um histórico de atividades. Make fornece logs detalhados da execução dos cenários e alertas de erro, mais adequados para depuração de fluxos de trabalho complexos.

Fontes de dados

Última atualização em 26 de março de 2026. Dados extraídos de documentos oficiais e benchmarks da comunidade.

🕒 Published:

✍️
Written by Jake Chen

AI technology writer and researcher.

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