Beste Make (Integromat) Alternative für

Die KI-First Make-Alternative

Während Make visuelles Workflow-Building bietet, geht Draft’n Run weiter mit nativen KI-Funktionen, fortgeschrittener Agent-Orchestrierung und Enterprise-Features für moderne Automatisierungsbedürfnisse.

Direkter Vergleich

Funktion	Draft'n Run	Make	Vorteil
Visueller Builder	KI-bewusstes Canvas	Allzweck-Canvas	🏆 Draft'n Run
KI-Integration	Native GPT-4, Claude, Gemini	Via HTTP-Module	🏆 Draft'n Run
Agent-Orchestrierung	Multi-Agent-Workflows	Nicht unterstützt	🏆 Draft'n Run
RAG-Systeme	Integriert mit Qdrant	Manuelle Implementierung	🏆 Draft'n Run
Self-Hosting	Vollständige Unterstützung	Nicht verfügbar	🏆 Draft'n Run

Preisvergleich

Make Preisstruktur

Kostenlos:    0€/Monat   → 1.000 Operationen
Core:         9€/Monat   → 10.000 Operationen
Pro:          16€/Monat  → 10.000 Operationen + Extras
Teams:        29€/Monat  → 10.000 Operationen + Team
Enterprise:   Custom     → Custom Operationen

Einschränkungen:
- Operationen umfassen jedes Modul
- KI-API-Aufrufe können teuer sein
- Premium-Apps kosten extra Operationen

Draft’n Run Vorteil

Kostenlos:    0€/Monat   → 1.000 Ausführungen
Pro:          49€/Monat  → 10.000 Ausführungen
Business:     199€/Monat → 50.000 Ausführungen
Enterprise:   499€/Monat → Unbegrenzt

Enthalten:
✓ Alle KI-Modelle
✓ RAG und Vektorsuche
✓ Agent-Orchestrierung
✓ Vollständige Observability

Was Sie beim Wechsel behalten

✅ Visuelles Workflow-Building

• Drag-and-Drop-Interface
• Visuelle Verbindungen zwischen Knoten
• Echtzeit-Ausführungsvisualisierung
• Komponenten-Bibliothek

✅ Ihre Logik

• Routers → Bedingte Verzweigungen
• Aggregators → Datensammlung
• Iterators → Schleifen-Verarbeitung
• HTTP-Module → API-Aufrufe

Was Sie gewinnen

🤖 Native KI-Funktionen

In Make (Komplex):

HTTP-Modul → OpenAI API
↓
JSON-Antwort parsen
↓
Fehlerbehandlung
↓
Ausgabe formatieren

In Draft’n Run (Einfach):

llm_component:
  model: gpt-4
  prompt: "Kundenfeedback analysieren"
  # Vollständig integriert!

🧠 Multi-Agent-Orchestrierung

workflow:
  - research_agent:
      task: "Marktdaten sammeln"
  - analysis_agent:
      task: "Erkenntnisse analysieren"
  - writer_agent:
      task: "Bericht erstellen"

Migrations-Erfolgsgeschichten

SaaS-Startup: Von Komplex zu Einfach

“Unsere Make-Szenarien wurden unübersichtlich. Die native KI-Unterstützung von Draft’n Run reduzierte unsere Komplexität um 70%.” — David Kim, Technical Lead

Migrationsanleitung

Schritt 1: Make-Szenarien Auditieren

scenarios.forEach(scenario => {
  console.log({
    modules: scenario.modules.length,
    ai_modules: scenario.modules.filter(m => m.type === 'http')
  });
});

Schritt 2: Auf Draft’n Run-Komponenten Mappen

Make-Modul	Draft’n Run-Komponente
HTTP (KI-APIs)	LLM-Komponente
Router	Bedingte Verzweigung
Iterator	Schleifen-Komponente

Schritt 3: Mit KI-Verbesserungen Neu Aufbauen

Schritt 4: Testen & Optimieren

Starten Sie heute Ihre Migration

Häufig gestellte Fragen

Wie lange dauert die Migration von Make?

Die meisten Szenarien können in 1-2 Stunden migriert werden. Wir stellen Migrations-Tools und Support bereit.

Kann ich komplexe Szenarien migrieren?

Ja! Komplexe Szenarien profitieren am meisten. Unsere KI-Komponenten können mehrere Make-Module ersetzen.

Das Fazit

Make: Hervorragend für allgemeine Automatisierung mit visuellem Building Draft’n Run: Gebaut für KI-First-Automatisierung mit Intelligenz

Wechseln Sie und erhalten Sie:

• ✅ Native KI-Funktionen
• ✅ Multi-Agent-Orchestrierung
• ✅ Integriertes RAG und Vektorsuche
• ✅ Enterprise-Features

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Migrations-Support inklusive | 60-Tage-Garantie | Keine Kreditkarte erforderlich

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Comparaciones y Alternativas:

• Draft’n Run vs n8n | Make vs Zapier
• Alternativa Zapier | Alternativa Make
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