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n8n・Make・Zapier 比較|何を1回と数えるか・AIを入れたときの払い方

この記事の料金・仕様は時点で各社の公式ページを確認したものです。

n8n・Make・Zapierの数え方の違いを表す抽象イラスト

n8n・Make・Zapierは、同じ「自動化」でも、何を1回と数えるかがまったく違います。AIを動かした分の支払い方も3社で別の仕組みです。

結論

初めて自動化ツールに触る人は
Zapierが向きます。タスクは「作業を完了させた回数」で数えられ、トリガーや新着チェックの待機はタスクに入りません。数え方が一番シンプルです。
AIノードごとに支払い方法を選びたい人は
n8nが向きます。ノードごとにGateway creditsか自分のAPIキーかを選べ、1つのワークフローの中で両方を混在できます。ただしGateway creditsが使えるのはn8n CloudのStarterとProだけです。
外部AIの支払いを自分の契約にまとめたい人は
Makeが向きます。外部AI(OpenAIなど)を自分でつなぐ構成なら、Makeへの支払いはオペレーション分だけで、トークン代はAI会社に別払いできます。Make自身のAIはトークンとオペレーションの両方でクレジットが減ります。
手順の多いワークフローをまとめて数えたい人は
n8nが向きます。ワークフロー全体が何手順あっても、ひとつの実行として数えられます。Makeはモジュールごとにオペレーションが増える数え方なので、手順が増えるほど数が膨らみます。

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公式情報の確認日: 2026年10月9日。

n8n・Make・Zapierはどれも「自動化ツール」とひとくくりにされます。 でも、同じワークフローを作っても、請求される「1回」の中身は3社でまったく違います。

結論:「1回」の数え方が違うから、同じ自動化でも請求のされ方が変わる

3社は、何を1回と数えるかがそもそも違います。 n8nはワークフロー全体で1回、Makeはモジュールごとに1回、Zapierは完了した作業ごとに1回です。

AIの支払い方も別々です。 n8nはノードごとに選べ、Makeは自社AIと外部AIで仕組みが違い、Zapierは他の手順と同じ数え方です。

つまり、同じ数の手順があるワークフローを作っても、n8nなら実行はつねに1回、Makeは手順の数に近いオペレーション、Zapierは実際に完了した手順の数だけタスクが増えます。

何を1回と数えるか:n8n・Make・Zapierで単位がそもそも違う

3社とも「1回」という言葉を使いますが、指しているものが違います。

図では、3社がそれぞれ何を「1回」と呼んでいるかを並べています。

3社が「1回」と呼ぶものの違い

n8n

ワークフロー全体の1回の実行だけで数える

Make

モジュール1回の処理が1オペレーション

Zapier

完了させた作業1件が1タスク

出典: 各社の公式ページ(2026年10月9日確認)

n8nは、ワークフローの中に手順がいくつあっても、スタートから終わりまで動けば1回の実行として数えます。 手順を増やしても、1回あたりの数え方は変わりません。

出典: n8n 公式料金ページ(2026年10月9日確認)

Makeは逆に、モジュール(手順のブロック)が1回動くたびに1オペレーションとして数えます。 たとえばメール送信のモジュールが複数件のメールを送れば、送った件数ぶんのオペレーションになります。 例外は「新しいデータが無いか確認するだけ」のトリガーモジュールで、これは何件見つかっても1回のチェックとして数えます。

出典: Make 公式ヘルプページ(2026年10月9日確認)

Zapierは、トリガーで来たデータを受けて、実際に何かの作業を完了させた時だけ1タスクと数えます。 新着データを待つこと自体や、Zapierが用意している振り分け・遅延などの部品は、タスクに入りません。

出典: Zapier 公式料金ページ(2026年10月9日確認)

ここが落とし穴です。 手順が多いワークフローを3社で同じように作っても、n8nは実行回数が増えません。

Makeは手順の数に近いオペレーション、Zapierは実際に完了した作業の数だけタスクが積み上がります。 料金プランの「上限◯回」を比べる時は、同じ「回」でも中身が違うことを忘れてはいけません。

つまり、手順の多いワークフローを安定して何度も回したいなら、n8nの数え方が有利です。 1つ1つの手順の成否を細かく追いたいなら、MakeやZapierの数え方のほうが、どこで止まったかを把握しやすくなります。

AIを入れたときの払い方:自分の財布かサービスの財布か

AIをワークフローに組み込んだ時、お金の流れ方も3社で違います。

図では、AIを使う場面でどこに支払うかを3社ぶんたどれます。

AIを使う時、どこから支払う?

  1. 1. n8nでAIノードを使いますか?
    はい → ノードごとにGateway creditsか自分のAPIキーかを選べる(Starter・Proのみ)いいえ → 次の質問へ
  2. 2. Makeで外部のAI(OpenAIなど)を自分の契約でつなぎますか?
    はい → Makeへの支払いはオペレーション分だけ。トークン代はAI会社へ別払いいいえ → Make自身のAIを使うなら、トークンとオペレーションの両方でクレジットが減る
  3. 3. Zapierでワークフローの中にAIの手順を入れますか?
    はい → AIの手順も他の手順と同じ1タスクとして数えられるいいえ → タスクはそのまま他の手順だけで数える
出典: 各社の公式ページ(2026年10月9日確認)

n8nは、AIを呼ぶノードごとに「Gateway credits」か「自分のAPIキー」かを選べます。 Gateway creditsは、n8nが代わりにAIの利用料を立て替えてくれる仕組みで、OpenAIなどと別々に契約しなくても使い始められます。

1つのワークフローの中で、あるノードはGateway credits、別のノードは自分のAPIキー、という組み合わせ方もできます。

出典: n8n 公式ドキュメント(2026年10月9日確認)

Makeは少し複雑です。 Make自身が用意しているAI(Make’s AI Provider・AI AgentsやAI Toolkit)があります。

これを使うと、トークンの消費量とオペレーションの両方でクレジットが減ります。 一方、OpenAIなど外部のAIサービスを自分の契約でつなぐ構成にすると、Makeへの支払いはオペレーション分だけになります。

AIの利用料は、AI会社へ直接支払う形に分かれます。

出典: Make 公式ヘルプページ(2026年10月9日確認)

Zapierは一番シンプルです。 ワークフローの中にAIの手順(AI by Zapierなど)を入れても、他の手順と同じように「完了した作業1件」としてタスクに数えられます。 AIだからといって別の数え方にはなりません。

ここが落とし穴です。 n8nのGateway creditsは、n8n Cloudの有料プランのうちStarterとProだけで使えます。 n8n Cloud EnterpriseやPCに入れて自分で動かす自前サーバー版では使えません。

自分のPCでn8nを動かした時の実測

n8n 2.42.6をNode 24で起動し、使える状態になるまでの時間とメモリ、導入に要ったディスク容量を測りました。

導入に要ったディスクは約2.88GBでした(1GBを10億バイトとして数えています)。使える状態になるまでの時間は中央値3.817秒、初回は5.033秒でした。

動いている間のメモリは中央値で約595MBでした(580944 KB×1024÷100万を四捨五入し、1MBを100万バイトとして計算)。これは M4 Pro 64GB での値で、ほかの PC では変わります。

自分のPCで動かす版は、そのPCを点けている間だけ動きます。

つまり、AIの利用料を細かく使い分けたいならn8n、外部AIの料金を自分の契約だけにまとめたいならMake、数え方をシンプルに保ちたいならZapierが合います。

比較表:n8n・Make・Zapierをまとめて見る

3社の違いを、数える単位とAIの支払い方の2軸で1つの表にまとめます。

項目n8nMakeZapier
1回と数える単位ワークフロー全体の1回の実行モジュール1回の処理=オペレーション完了した作業1件=タスク
トリガー・待機の扱い実行回数に影響しない(1回に含まれる)トリガーモジュールは件数に関係なく1回タスクに数えない
AIの支払い方ノードごとにGateway creditsか自分のAPIキーを選択自社AIはトークン+オペレーション、外部AIは契約を分けられる他の手順と同じ1タスクとして数える
Gateway credits的な仕組みの範囲n8n CloudのStarter・Proのみ該当する専用プランの区別は無し該当する専用プランの区別は無し

n8nは「回数」が増えにくく、Makeは手順ごとに細かく記録され、Zapierは完了した作業の数がそのまま料金に直結します。

n8n・Make・Zapierが向く人・向かない人

数える単位とAIの支払い方の違いから、向く人も分かれます。

手順が多いワークフローを安定して繰り返し動かしたい人にはn8nが向きます。 手順を増やしても1回の実行としてしか数えられないため、複雑なワークフローほど数え方で有利になります。

1つ1つの手順の成否を細かく追いたい人にはMakeが向きます。 モジュールごとにオペレーションが記録されるので、どの手順で何回動いたかを後から追いやすくなります。

とにかくシンプルに始めたい人にはZapierが向きます。 タスクの数え方が「完了した作業」の1種類だけなので、料金の仕組みを覚える負担が小さくなります。

逆に、AIの利用料を別々の契約で細かく管理したい人には、ノードごとに支払い方法を選べるn8nが向き、数え方をシンプルに保ちたい人にはZapierの仕組みのほうが向きません。

用途別のおすすめ:結局どれを選ぶか

優先したい軸で選べば、迷いは減ります。

手順の多いワークフローを安く繰り返したいならn8n、手順ごとの実行記録を細かく残したいならMake、覚えることを減らしてすぐ始めたいならZapierを最初に触るのが合理的です。

AIをどう払うかで選ぶなら、ノードごとに使い分けたい人はn8n、外部AIの契約を自分でまとめたい人はMake、数え方を増やしたくない人はZapierです。

確認できなかったこと

公式ページだけを根拠にしたため、次の点は今回確認できていません。

  • 3社の月額料金そのものの比較。n8nはユーロ表記、Makeのヘルプページは数字の記載が薄く、正確な金額の照合ができなかったため、本記事では扱っていません。
  • Make自身のAI機能で、トークン消費量からクレジット消費量への具体的な換算式。公式ヘルプページには「トークンとオペレーションに基づく」とあるのみで、計算式は見当たりませんでした。
  • n8nのGateway creditsの具体的な料金水準。公式ドキュメントには「サービス側の料金に基づいてn8nが請求する」という説明のみで、具体的な数字の記載がありませんでした。
  • Zapierで、AIの手順(AI by Zapierなど)が通常の手順より多くのタスクを消費するかどうかの例外規定。公式ページには例外の記載が見当たりませんでした。
  • 3社とも、無料プランでAIノード・AI機能自体をどこまで使えるかの詳細。本記事では有料プランを前提にした支払いの仕組みのみを扱っています。

出典(すべて公式・2026年10月9日確認)

このサイトで測った元データ

更新履歴

  1. 自分のMacで動かした時のディスク・起動時間・メモリを実測

    一次ソース

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