n8n Alternative: 7 Tools im Vergleich (Free & Paid)

Die n8n-Lizenzänderungen haben in der Entwickler-Community für Unruhe gesorgt. Wer bisher auf die Fair-Code-Plattform gesetzt hat, steht plötzlich vor einer entscheidenden Frage: Bleiben – oder wechseln? „Tried out Composio, Arcade, Pipedream. They’re all solid depending on what you’re optimizing for” – so beschreibt ein Nutzer die aktuelle Lage treffend. Die Auswahl an Workflow-Automatisierungs-Tools war noch nie größer, doch genau das macht die Entscheidung schwieriger.

Das Problem geht tiefer als reine Feature-Listen. Wer die falsche n8n Alternative wählt, riskiert Vendor Lock-in, explodierende Kosten bei steigendem Volumen oder monatelange Migrationsarbeit. Gleichzeitig entwickelt sich der Markt rasant weiter: KI-Agenten, serverlose Architekturen und neue Open-Source-Projekte verändern die Spielregeln grundlegend.

Dieser Guide liefert Ihnen eine fundierte Entscheidungsgrundlage. Sie erfahren, welche sieben Tools 2026 in den Kategorien No-Code, Open-Source, Developer-First und KI-Agenten überzeugen – inklusive konkreter Kostenvergleiche, einer Lizenz-Matrix (Fair-Code vs. MIT) und praxisnaher Migrationsszenarien.

Key Takeaway

Die Wahl der richtigen n8n Alternative hängt primär von Ihren technischen Fähigkeiten und Datenschutzanforderungen ab.

• Für No-Code-Einsteiger ist Make oft die intuitivste und visuellste Wahl
• Entwickler und Open-Source-Puristen finden in Activepieces eine echte MIT-lizenzierte Option
• Für KI-Agenten und komplexe Logik bieten Tools wie Gumloop neue Möglichkeiten
• Ab ca. 10.000 Operations/Monat kann Self-Hosting deutlich günstiger sein als Cloud-Lösungen

Visuelle No-Code-Automatisierung für Einsteiger

Make, Zapier und n8n Cloud im direkten Vergleich: Preise, Free Tiers und Integrationsmöglichkeiten auf einen Blick.

Wer eine n8n Alternative sucht, die ohne Programmierkenntnisse funktioniert, landet schnell bei visuellen No-Code-Plattformen. Tools wie Make und Zapier setzen auf intuitive Drag-and-Drop-Editoren, die den Einstieg in die Workflow-Automatisierung erheblich vereinfachen. Laut dem Gartner iPaaS Magic Quadrant (2025) wächst dieser Markt jährlich zweistellig – ein Zeichen dafür, dass visuelle Automatisierung längst kein Nischenthema mehr ist.

Doch Einfachheit hat ihren Preis. Was bei wenigen Automatisierungen unkompliziert funktioniert, kann bei steigendem Volumen schnell teuer werden. Die entscheidende Frage lautet: Ab welchem Punkt kippt die Kosten-Nutzen-Rechnung?

Make (ehemals Integromat) – Der visuelle Standard

Make’s charakteristischer Bubble-Editor ermöglicht visuelles Workflow-Design — deutlich intuitiver als n8n’s knotenbasierter Ansatz.

Make hat sich als eine der benutzerfreundlichsten low-code Plattformen am Markt etabliert. Der charakteristische „Bubble”-Editor ermöglicht es, komplexe Automatisierungen visuell aufzubauen – deutlich intuitiver als n8n’s knotenbasierter Ansatz. Nutzer können beispielsweise ein vollständiges Social-Media-Cross-Posting über Instagram, LinkedIn und Twitter erstellen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.

Laut einem Vergleich der Integrationsmöglichkeiten bietet Make dabei mehr Flexibilität bei bedingter Logik als Zapier, bleibt aber zugänglicher als n8n. Für Teams, die professionelle Workflow-Automatisierung benötigen, ist Make oft der ideale Einstiegspunkt.

Zapier – Einfachheit vs. Kosten

Zapier ist der Marktführer bei einfachen workflow automation Aufgaben. Die Plattform glänzt bei linearen „Wenn-Dies-Dann-Das”-Automatisierungen: Ein neuer Lead in HubSpot löst automatisch eine Slack-Nachricht und einen Google-Sheets-Eintrag aus. Für solche Szenarien ist Zapier oft die schnellste Lösung.

Der Nachteil zeigt sich bei der Skalierung. Zapier rechnet pro „Task” ab, und bei komplexen Workflows mit mehreren Schritten summieren sich die Kosten rapide. Ist Zapier oder n8n besser? Die Antwort hängt vom Volumen ab: Für wenige, einfache Automatisierungen ist Zapier oft effizienter. Sobald Sie jedoch mehr als 10.000 Operations pro Monat benötigen oder komplexe Datenmanipulationen durchführen, wird n8n – oder eine Self-Hosted-Alternative – deutlich kostengünstiger.

Kosten-Check: Wann No-Code teuer wird. Ab ca. 10.000 Operations pro Monat kippt die Kosten-Nutzen-Rechnung oft zugunsten von Self-Hosting. Ein Make-Pro-Plan kostet dann bereits über 30 €/Monat, während eine selbst gehostete n8n-Instanz auf einem VPS für unter 10 € läuft. Dieser Break-Even-Point ist ein Detail, das viele Vergleichsartikel übersehen.

Wer Datenhoheit und langfristige Kosteneffizienz priorisiert, sollte sich die Open-Source-Landschaft genauer ansehen.

Open-Source und Self-Hosted Lösungen

Cloud vs. Self-Hosting: Die Entscheidung hängt von Kontrolle, Kosten, Wartungsressourcen und Datenschutzanforderungen ab.

Wer volle Kontrolle über seine Daten und Infrastruktur sucht, kommt an Self-Hosting nicht vorbei. Gerade für Unternehmen mit strengen Datenschutzanforderungen – etwa im Gesundheitswesen oder bei der Verarbeitung personenbezogener Daten – ist eine selbst gehostete n8n Alternative oft die einzige tragfähige Option. Wie GitLab in einer Analyse von Self-Hosting vs. Cloud zeigt, bietet Self-Hosting maximale Kontrolle, erfordert aber auch dedizierte Wartungsressourcen.

Der entscheidende Punkt, den viele Vergleichsartikel ignorieren: Nicht jede „Open-Source”-Lösung ist gleich frei. Die Lizenzfrage – insbesondere Fair-Code vs. MIT – bestimmt maßgeblich, was Sie mit der Software kommerziell tun dürfen.

Activepieces – Die leichte Open-Source-Hoffnung

Nicht jede Open-Source-Lizenz ist gleich: MIT erlaubt uneingeschränkte kommerzielle Nutzung, Fair-Code schränkt den Weiterverkauf ein.

Activepieces löst ein Problem, das viele n8n-Nutzer umtreibt: die Unsicherheit rund um das Fair-Code-Lizenzmodell. Als echtes open-source Projekt unter MIT-Lizenz dürfen Sie Activepieces uneingeschränkt nutzen, modifizieren und kommerziell einsetzen – ohne rechtliche Grauzone.

Die Plattform setzt stark auf KI-Integration und bietet einen modernen, visuellen Editor. Self-Hosting auf einem kleinen VPS ist für unter 5 €/Monat möglich, was Activepieces zur kostengünstigsten Option in diesem Vergleich macht. Die Awesome Workflow Engines Liste auf GitHub listet Activepieces als eines der am schnellsten wachsenden Projekte in dieser Kategorie.

Für Unternehmen, die maßgeschneiderte Web-Lösungen mit eigener Automatisierungsinfrastruktur verknüpfen möchten, ist Activepieces eine starke Grundlage. Wie die Lizenz-Matrix unten zeigt, unterscheiden sich die Modelle deutlich.

Die Lizenz-Matrix zeigt: Nur Activepieces unter MIT-Lizenz erlaubt uneingeschränkte kommerzielle Nutzung und Modifikation.

Der Lizenz-Vergleich im Detail:

Was bedeutet „Fair-Code” konkret? Sie dürfen n8n kostenlos selbst hosten und nutzen, aber Sie dürfen die Software nicht als kommerziellen Dienst weiterverkaufen. Für interne Unternehmensnutzung ist das meist kein Problem. Wer jedoch plant, Automatisierung als Dienstleistung anzubieten, sollte die MIT-Lizenz von Activepieces in Betracht ziehen.

Node-RED – Für IoT und Hardware-Bastler

Node-RED verfolgt einen grundlegend anderen Ansatz: Flow-based Programming für IoT-Anwendungen und Hardware-Verknüpfungen. Als self-hosted Lösung läuft Node-RED problemlos auf einem Raspberry Pi und verbindet Sensoren, Aktoren und Cloud-Dienste in einem visuellen Editor.

Im Vergleich zu n8n ist die Lernkurve steiler, da Node-RED primär für technische Anwender konzipiert wurde. Die visuelle Natur des Flow-Editors ähnelt n8n’s Knotenansatz, fokussiert sich aber stärker auf Echtzeit-Datenströme und MQTT-Protokolle. Für klassische Business-Automatisierung ist Node-RED weniger geeignet – für IoT-Projekte und Hardware-Integration hingegen oft die effektivste Wahl.

Activepieces ist der modernste Nachfolger für allgemeine Workflow-Automatisierung, Node-RED der unangefochtene Spezialist für IoT. Für reine Entwickler, die weder No-Code noch IoT im Fokus haben, gibt es noch eine weitere Kategorie.

Entwickler-Tools und Serverless-Workflows

Node-First vs. Code-First: Während n8n auf visuelle Knoten setzt, schreiben Entwickler bei Pipedream nativen JavaScript-Code.

Für Entwickler, die sich in n8n’s grafischem Editor eingeengt fühlen, bieten Code-First-Plattformen einen fundamentalen Vorteil: volle Kontrolle über die Logik, kombiniert mit der Infrastruktur einer verwalteten Plattform. Der Unterschied zwischen n8n’s „Node-First”- und Pipedream’s „Code-First”-Ansatz ist entscheidend – während n8n komplexe Logik über vorkonfigurierte Knoten abbildet, schreiben Entwickler bei Pipedream nativen JavaScript- oder Python-Code mit direktem Zugriff auf APIs.

Pipedream – Code-First Automatisierung

Power Automate glänzt durch native Integration in über 400 Microsoft-Dienste — von SharePoint bis Dynamics 365.

Pipedream richtet sich gezielt an JavaScript- und Python-Entwickler, die serverless execution bevorzugen. Die Plattform kombiniert einen visuellen Workflow-Builder mit einer integrierten Code-Umgebung, in der Sie beliebige npm-Pakete oder Python-Bibliotheken nutzen können.

Der größte Vorteil gegenüber n8n: Geschwindigkeit bei der Entwicklung. Anstatt einen Custom Node zu programmieren, schreiben Sie direkt eine Funktion – mit Auto-Complete, Debugging und versioniertem Code. Für Teams, die skalierbare SaaS-Architekturen entwickeln, fügt sich Pipedream nahtlos in bestehende CI/CD-Pipelines ein.

Pipedream bietet ein großzügiges Free Tier mit 10.000 Aufrufen pro Tag. Für die meisten Hobby-Projekte und kleinere Produktionsumgebungen reicht das vollkommen aus.

Microsoft Power Automate – Die Enterprise-Lösung

Für Organisationen, die tief im Microsoft-Ökosystem verankert sind, ist Power Automate die naheliegendste Wahl. Die Plattform ist API-driven und bietet nativ Zugriff auf über 400 Microsoft-Dienste – von SharePoint über Dynamics 365 bis hin zu Teams.

Laut einem Vergleich von n8n und Power Automate in Enterprise-Umgebungen punktet Power Automate besonders bei RPA-Funktionen (Robotic Process Automation) und der Integration in Microsoft Teams. Der „Microsoft Ecosystem Connector Guide” ermöglicht es, Workflows direkt aus Teams-Chats zu starten – eine Funktion, die n8n nicht nativ bietet.

Der Nachteil: Power Automate kann bei Nicht-Microsoft-Diensten umständlich wirken, und die Preisstruktur ist für kleinere Teams oft unübersichtlich. Wer primär mit AWS, Google Cloud oder Open-Source-Tools arbeitet, findet in Pipedream oder Activepieces flexiblere Optionen.

KI-Agenten und Next-Gen Automatisierung

Der Paradigmenwechsel: KI-Agenten treffen eigenständige Entscheidungen innerhalb eines Workflows — statt vordefinierter linearer Abläufe.

Die Workflow-Automatisierung steht 2026 an einem Wendepunkt. Klassische Tools wie n8n arbeiten linear: Trigger → Aktion 1 → Aktion 2 → Ende. Neue KI-Agenten-Plattformen gehen einen Schritt weiter – sie treffen eigenständige Entscheidungen innerhalb eines Workflows und passen ihr Verhalten dynamisch an.

Gumloop & LangChain – Die Zukunft der Workflows

Der entscheidende Unterschied: n8n folgt vordefinierten Regeln, ein KI-Agent analysiert Kontext und entscheidet eigenständig.

Gumloop und LangChain repräsentieren eine neue Kategorie: AI agents, die nicht nur Aufgaben ausführen, sondern Workflows intelligent orchestrieren. Der entscheidende Unterschied liegt im Konzept: n8n automatisiert Prozesse, LangChain orchestriert Entscheidungsketten.

Ein konkretes Beispiel verdeutlicht den Unterschied. In n8n definieren Sie: „Wenn eine E-Mail eingeht, extrahiere den Anhang und speichere ihn in Google Drive.” Ein KI-Agent hingegen analysiert den E-Mail-Inhalt, entscheidet eigenständig, ob der Anhang relevant ist, kategorisiert ihn automatisch und erstellt bei Bedarf eine Aufgabe im Projektmanagement-Tool. Die Logik ist nicht vordefiniert, sondern kontextabhängig.

Gumloop bietet einen visuellen Editor speziell für KI-Workflows, während LangChain als Framework für Entwickler konzipiert ist. Das BeeAI-Framework auf GitHub zeigt, wie Open-Source-Communities bereits an autonomen Agenten-Systemen arbeiten.

Für Unternehmen, die intelligente KI-Agenten integrieren möchten, bieten diese Tools einen klaren Vorsprung gegenüber klassischer Workflow-Automatisierung.

Migration: Von linearen Workflows zu autonomen Agenten. Der Übergang ist schrittweise möglich. Beginnen Sie damit, einzelne Entscheidungspunkte in Ihren bestehenden n8n-Workflows durch KI-Komponenten zu ersetzen. Activepieces bietet hierfür bereits native KI-Integrationen, die den Einstieg erleichtern. Langfristig können komplexere Orchestrierungen mit LangChain umgesetzt werden – allerdings setzt dies Python-Kenntnisse voraus.

Warum diese Analyse vertrauenswürdig ist

Die Einschätzungen in diesem Vergleich basieren auf Marktforschungsdaten etablierter Analysten. Laut dem Gartner Magic Quadrant für iPaaS (2025) wächst der Integrationsmarkt zweistellig, wobei KI-Funktionalitäten zunehmend zum Differenzierungsmerkmal werden.

Das Team von alloq.digital hat in zahlreichen Kundenprojekten sowohl n8n als auch die hier vorgestellten Alternativen im Produktiveinsatz begleitet. Diese Erfahrung fließt direkt in die Bewertung von Skalierbarkeit, Wartungsaufwand und realen Self-Hosting-Kosten ein.

Die Wahl des richtigen Automatisierungs-Tools entscheidet über den langfristigen Erfolg Ihrer Digitalisierungsstrategie. Mit den konkreten Kostenvergleichen und Lizenzdetails in diesem Guide treffen Sie eine fundierte Entscheidung – anstatt sich auf oberflächliche Feature-Listen zu verlassen.

Herausforderungen & Limitierungen beim Self-Hosting

Die versteckten Kosten von ‘kostenlos’: Server-Wartung, Backups und Monitoring machen oft den größten Teil der Self-Hosting-Kosten aus.

Self-Hosting klingt verlockend: volle Kontrolle, keine laufenden Lizenzkosten, maximale Datensouveränität. Doch die Realität sieht oft komplexer aus. Bevor Sie sich für eine selbst gehostete n8n Alternative entscheiden, sollten Sie die versteckten Kosten und Risiken kennen.

Die versteckten Kosten von „Kostenlos”

Total Cost of Ownership: Self-Hosting spart bei der Lizenz, aber Server-Wartung und Monitoring summieren sich schnell.

„Kostenlos” bezieht sich bei Self-Hosting nur auf die Lizenz – nicht auf den Betrieb. Laut einer Analyse von Pickert zu Cloud vs. Self-Hosting unterschätzen viele Teams den laufenden Wartungsaufwand erheblich.

Die realen Kosten umfassen:

• Server-Wartung und Updates: Sicherheitspatches müssen zeitnah eingespielt werden. Eine offene Port-Konfiguration ohne regelmäßige Updates birgt erhebliche Sicherheitsrisiken – sogenannte „Zero-Click”-Angriffe können ungeschützte Instanzen kompromittieren
• Backup-Strategie: Automatisierte Backups, Disaster-Recovery-Pläne und regelmäßige Restore-Tests kosten Zeit und Ressourcen
• Monitoring und Skalierung: Bei steigendem Workflow-Volumen müssen Serverressourcen angepasst werden

Wenn keine dedizierten DevOps-Ressourcen vorhanden sind, ist die Cloud-Version eines Tools oft die günstigere Option – gemessen am Total Cost of Ownership (TCO), der Personalkosten einschließt.

Wann Sie einen Experten hinzuziehen sollten

In bestimmten Szenarien ist professionelle Unterstützung sinnvoll:

• Verarbeitung hochsensibler Personaldaten: DSGVO-konforme Konfiguration erfordert spezialisiertes Know-how
• Komplexe API-Authentifizierung: OAuth2-Flows, Token-Rotation und Multi-Tenant-Setups können fehleranfällig sein
• Migration kritischer Produktions-Workflows: Der Wechsel von n8n zu einer Alternative sollte ohne Datenverlust und Ausfallzeiten erfolgen

Für solche Fälle kann es sich lohnen, individuelle Entwicklung in Betracht zu ziehen, anstatt auf generische Lösungen zu setzen.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist besser als n8n?

Es gibt keine pauschale Antwort, da die beste Alternative vom Anwendungsfall abhängt. Für visuelle No-Code-Nutzer ist Make oft benutzerfreundlicher. Für Entwickler, die Code bevorzugen, bietet Pipedream oder Activepieces (Open-Source) mehr Flexibilität. n8n bleibt jedoch stark bei komplexen Daten-Workflows. Die Wahl hängt von Budget, technischen Fähigkeiten und Hosting-Präferenz ab.

Ist n8n nicht mehr kostenlos?

n8n bietet weiterhin eine kostenlose Self-Hosted-Version an, operiert jedoch unter einem Fair-Code-Modell. Das bedeutet, die Nutzung ist kostenlos, solange Sie n8n nicht als kommerziellen Dienst weiterverkaufen. Die Desktop-App ist ebenfalls kostenfrei. Für Unternehmen, die die verwaltete Cloud-Version nutzen möchten, fallen monatliche Gebühren an.

Was ist die Microsoft-Alternative zu n8n?

Die direkte Microsoft-Alternative zu n8n ist Microsoft Power Automate. Es ist tief in das Office 365-Ökosystem integriert und bietet starke RPA-Funktionen (Robotic Process Automation). Im Vergleich zu n8n ist es jedoch oft teurer und weniger flexibel bei Nicht-Microsoft-Diensten. Für reine Microsoft-Umgebungen kann es dennoch die effizienteste Wahl sein.

Ist Zapier oder n8n besser?

Zapier ist besser für Einsteiger, die einfache „Wenn-Dies-Dann-Das”-Automatisierungen suchen. Es bietet über 6.000 native Integrationen, ist aber bei hohen Volumen deutlich teurer. n8n ist überlegen bei komplexen Workflows, Datenmanipulation und Preis-Leistung bei Selbsthosting. Ab ca. 10.000 Operations pro Monat wird n8n in der Regel kosteneffizienter.

Welche Open-Source-Alternativen gibt es zu n8n?

Zu den besten Open-Source-Alternativen zählen Activepieces (MIT-Lizenz) und Node-RED. Activepieces fokussiert sich auf KI-Workflows und bietet eine moderne, benutzerfreundliche Oberfläche. Node-RED ist ideal für IoT-Anwendungen und Hardware-Verknüpfungen. Auch Kestra ist eine starke Option für die Orchestrierung von Datenpipelines im Enterprise-Bereich.

Fazit

Die Suche nach der passenden n8n Alternative führt 2026 nicht zu einem einzigen Gewinner, sondern zu einer klaren Kategorisierung. Make überzeugt durch visuelle Einfachheit und schnellen Einstieg. Activepieces bietet echte Open-Source-Freiheit unter MIT-Lizenz für alle, die volle Kontrolle über ihre Daten wollen. Und n8n selbst bleibt eine starke Wahl für Power-User mit komplexen Daten-Workflows.

Die Automatisierungslandschaft ist diverser denn je. KI-Agenten, serverlose Architekturen und neue Lizenzmodelle erweitern die Möglichkeiten – aber auch die Komplexität. Wählen Sie das Tool, das zu Ihrem technischen Stack, Ihrem Budget und Ihren Datenschutzanforderungen passt. Es gibt keine Universallösung.

Starten Sie mit einer kleinen Automatisierung, um das Potenzial des gewählten Tools im Praxiseinsatz zu testen. Oft zeigt sich erst im Produktivbetrieb, ob ein Werkzeug wirklich zum eigenen Workflow passt – und der Wechsel ist einfacher, solange die Abhängigkeiten noch gering sind.