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Make vs Zapier: Quale scegliere per le imprese

📖 7 min read1,384 wordsUpdated Apr 5, 2026

Make vs Zapier: Qual Escolher para as Empresas?

Zapier tem mais de 7.000 integrações e afirma ter 4 milhões de usuários em todo o mundo. O Make (anteriormente conhecido como Integromat) oferece um gerenciamento de dados aprofundado e fluxos de trabalho visuais avançados. Mas aqui está a verdade: estrelas e números não trazem novas funcionalidades, nem dizem o que realmente se adapta às necessidades da sua empresa.

Características Make Zapier
Estrelas GitHub ~5.100 (a partir de março de 2026) Não open-source
Forks ~1.200 N/A
Problemas abertos 85 (comunidade ativa) N/A
Licença Apache 2.0 (para o SDK dos conectores) Proprietário
Data do último lançamento 18 de março de 2026 1 de março de 2026
Preços (plano básico) $9 / mês para 10.000 operações $19,99 / mês para 750 atividades

Aprofundamento sobre o Make

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

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

{
 "modules": [
 {
 "name": "Google Sheets [Watch Rows]",
 "config": {
 "spreadsheetId": "1AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUvWxYz",
 "sheetName": "Sales Data",
 "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 há de bom:

  • Excepcional no gerenciamento de lógicas complexas dentro de um único fluxo de trabalho, reduzindo a necessidade de scripts externos.
  • O construtor visual drag-and-drop é bastante flexível. Você pode ver seus dados fluírem através de cada etapa.
  • Ótimo para empresas que gerenciam processos complicados ou que precisam automatizar aplicativos internos personalizados.
  • Os preços são mais generosos com os limites de operações, o que é importante à medida que se cresce.

O que não vai bem:

  • Curva de aprendizado íngreme. Espere um início difícil, especialmente se sua equipe não está acostumada à mapeamento de processos.
  • Alguns conectores (particularmente Salesforce, ServiceNow) são menos maduros em comparação com os correspondentes do Zapier.
  • A interface pode parecer sobrecarregada e lenta com cenários muito grandes.

Aprofundamento sobre o Zapier

Zapier construiu sua reputação em automações fáceis “trigger-action” que geralmente conectam ferramentas SaaS mainstream em um instante. É a ferramenta clássica para prototipagem rápida de fluxos de trabalho sem tocar em código. Para as empresas, o apelo do Zapier reside em sua enorme biblioteca de aplicativos e em uma curva de aprendizado relativamente amigável.

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

# Este é um esboço 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 há de bom:

  • Um ecossistema gigantesco de aplicativos—mais de 7.000 integrações—significa que apenas ferramentas empresariais raras não estarão já cobertas.
  • Rapidez na configuração de automações simples. A interface do usuário é limpa e a integração é muito mais gentil.
  • Bom para fluxos de trabalho baseados em eventos e lineares, comuns em marketing, vendas e suporte.

O que não vai bem:

  • Para fluxos de trabalho complexos, o Zapier se torna um pesadelo. Ao ultrapassar os limites de atividades, você precisa concatenar mais zaps ou recorrer a atalhos de código.
  • Os preços aumentam rapidamente com o volume; 750 atividades por mês não são nada para uma empresa ativa.
  • Controle limitado sobre a manipulação de dados dentro dos fluxos de trabalho em comparação com o Make.

Confronto Direto: Critérios Chave

Critérios Make Zapier Vencedor
Gestão de Fluxos de Trabalho Complexos Suporta ramificações múltiplas, iteradores, transformação profunda da estrutura de dados Linear de múltiplos passos, mas limitado em ramificações e iteração Make
Ecosistema de Apps 1.300+ apps 7.000+ apps, incluindo SaaS para empresas Zapier
Eficiência de Preços A partir de $9 para 10.000 operações $19,99 para 750 atividades Make (de longe)
Experiência do Usuário Usuários experientes apreciam o controle visual, mas iniciantes têm dificuldade Intuitivo para novatos e usuários intermediários Zapier

A Questão Econômica

Os preços do Zapier são frequentemente o que causa problemas às empresas. O plano básico oferece 750 atividades/mês por $19,99, aumentando rapidamente: 2.000 atividades por $49, 50.000 por $799, e torna-se absurdo a partir daí. Se seu fluxo de trabalho ativa centenas de vezes ao dia, você está ou pagando uma fortuna ou é forçado a agrupar fluxos de trabalho de forma inteligente — o que às vezes leva a um inferno de manutenção.

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

Custos ocultos?

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

A Minha Opinião

Se você é um fundador de startup que deseja automação rápida sem curvas de aprendizado ou ajuda técnica profunda, escolha Zapier. É confiável, fácil de configurar e conecta suas ferramentas SaaS habituais.

Se você é um engenheiro de automação empresarial que precisa de precisão e fluxos de trabalho de dados complexos que se estendem por múltiplos apps internos e em nuvem, escolha Make. É mais difícil no início, mas o retorno é enorme na automação de processos complexos.

Se você é um gerente de produto que equilibra custos e escalabilidade, opte por Make a menos que sua equipe possa gerenciar uma curva de aprendizado acentuada — nesse caso, Zapier é uma escolha segura.

Confissão: perdi dias construindo configurações multi-Zap tortuosas no passado. Era feio, frágil e se algo desse errado, era um pesadelo desfazer. Lições aprendidas — às vezes a ferramenta mais difícil vale realmente a pena, porque te economiza muitos problemas depois.

FAQ

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

    R: O Make suporta módulos personalizados em JavaScript e HTTP para APIs, permitindo lógicas sofisticadas. O Zapier também tem uma etapa de código que permite executar trechos de JS ou Python, mas é mais limitado na manipulação de dados.

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

    R: O Zapier tende a ter um certo atraso (geralmente menos de um minuto), enquanto o Make pode ser configurado para polling mais rápido, mas não para uma verdadeira gestão de eventos em streaming.

  • P: Ambas as ferramentas podem lidar com sistemas on-premise?

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

  • P: Como elas lidam com o monitoramento de erros?

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

Fontes de Dados

Última atualização 26 de março de 2026. Dados provenientes de documentos oficiais e benchmark da comunidade.

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Written by Jake Chen

AI technology writer and researcher.

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