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Make vs Zapier: Qual escolher para uma empresa

📖 7 min read1,392 wordsUpdated Apr 1, 2026

Make vs Zapier: Qual é o melhor para as empresas?

Zapier tem mais de 7.000 integrações e reclama de 4 milhões de usuários em todo o mundo. Make (anteriormente Integromat) se destaca na gestão de dados avançada e fluxos de trabalho visuais sofisticados. Mas aqui está a verdade: estrelas e números não entregam funcionalidades e não 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 SDK de conectores) Proprietário
Data da última versão 18 de março de 2026 1º de março de 2026
Preços (plano básico) 9 $ / mês para 10.000 operações 19,99 $ / mês para 750 tarefas

Aprofundamento no Make

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

Aqui está um trecho de um cenário Make que verifica uma planilha do Google por linhas novas, transforma a estrutura dos dados e, em seguida, atualiza uma tabela de banco de dados SQL. Seu iterador embutido ajuda a percorrer as tabelas suavemente:

{
 "modules": [
 {
 "name": "Google Sheets [Watch Rows]",
 "config": {
 "spreadsheetId": "1AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUvWxYz",
 "sheetName": "Dados de venda",
 "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:

  • Excepcional para gerenciar uma lógica complexa dentro de um mesmo fluxo de trabalho, reduzindo a necessidade de scripts externos.
  • Editor visual arraste-e-solte bastante flexível. Você vê seus dados fluindo a cada etapa.
  • Ideal para empresas que gerenciam processos complicados ou que precisam automatizar dentro de aplicações internas personalizadas.
  • A precificação é mais generosa com limites de operação, o que conta à medida que a escala aumenta.

O que é menos bom:

  • Caminho de aprendizado mais íngreme. Espere uma curva de carga difícil, especialmente se sua equipe não estiver acostumada com mapeamento de processos.
  • Alguns conectores (notavelmente Salesforce, ServiceNow) são menos avançados do que os do Zapier.
  • A interface do usuário pode parecer sobrecarregada e lenta com cenários muito volumosos.

Aprofundamento no Zapier

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

Aqui está um exemplo de um Zap que escuta novas cartões do Trello e posta resumos no Microsoft Teams:

# Aqui está uma visão geral JSON da lógica de automação do Zapier:
{
 "trigger": {
 "app": "Trello",
 "event": "New Card"
 },
 "actions": [
 {
 "app": "Microsoft Teams",
 "event": "Send Message",
 "message": "Novo cartão na {{listName}}: {{cardName}}"
 }
 ]
}

O que é bom:

  • Ecossistema de aplicativos gigantesco — mais de 7.000 integrações — o que significa que apenas ferramentas de empresa raras não estarão já cobertas.
  • Rápido para configurar para automações simples. A interface é organizada e a integração é muito mais suave.
  • Bom para fluxos de trabalho lineares e baseados em eventos, comuns em marketing, vendas e suporte.

O que é menos bom:

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

Face a face: Critérios chave

Critério Make Zapier Vencedor
Gestão de fluxos de trabalho complexos Suporta multi-branching, iteradores, transformação avançada da estrutura de dados Multi-etapas lineares, mas com ramificação e iteração limitadas Make
Ecossistema de aplicativos 1.300+ aplicativos 7.000+ aplicativos, incluindo SaaS de empresa Zapier
Eficiência de preços A partir de 9 $ para 10.000 operações 19,99 $ para 750 tarefas Make (de longe)
Experiência do usuário Usuários avançados apreciam o controle visual, mas iniciantes têm dificuldade Intuitivo para novatos e usuários intermediários Zapier

A questão financeira

A precificação do Zapier é muitas vezes o que o faz falhar para as empresas. O plano básico oferece 750 tarefas/mês a 19,99 $, com um aumento rápido: 2.000 tarefas a 49 $, 50.000 a 799 $, e isso se torna absurdo a partir daí. Se o seu fluxo de trabalho for acionado centenas de vezes por dia, você gasta uma fortuna ou é forçado a agrupar fluxos de maneira engenhosa — o que às vezes leva a um inferno de manutenção.

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

Custos ocultos?

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

Minha opinião

Se você é um fundador de startup que deseja uma automação rápida sem curvas de aprendizado ou ajuda técnica intensa, 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 várias aplicações internas e na nuvem, escolha Make. É mais difícil no início, mas vale realmente a pena para a automação de processos complexos.

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

Momento de confissão: eu perdi dias construindo configurações de múltiplos Zaps complicadas no passado. Era feio, frágil e, se algo saísse errado, era um pesadelo para desatar o nó. Lição aprendida: às vezes, a ferramenta mais desafiadora compensa, pois evitará muito mais dores de cabeça no futuro.

FAQ

  • P: Posso escrever código personalizado no Make ou no Zapier?

    R: Make suporta módulos personalizados de JavaScript e HTTP para APIs, permitindo uma lógica sofisticada. O Zapier também tem uma etapa de Código que permite executar trechos em JS ou Python, mas é mais limitada em processamento de dados.

  • P: Qual dos ferramentas é melhor para processamento de eventos em tempo real?

    R: Zapier tende a ter uma certa latência (geralmente menos de um minuto), enquanto o Make pode ser configurado para um polling mais rápido, mas não para um verdadeiro processamento de eventos em streaming.

  • P: Ambas as ferramentas podem gerenciar sistemas locais?

    R: Zapier depende amplamente de integrações em nuvem. Make possui módulos e conectores HTTP que permitem se conectar a APIs auto-hospedadas, o que pode ser um grande diferencial para ambientes híbridos.

  • P: Como elas lidam com a monitoração de erros?

    R: Zapier oferece notificações por e-mail e um histórico de tarefas. Make fornece registros de execução de cenário detalhados 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 provenientes de documentos oficiais e benchmarks da comunidade.

🕒 Published:

✍️
Written by Jake Chen

AI technology writer and researcher.

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