A Alternativa IA-First ao Make

Enquanto o Make oferece construção visual de fluxos, o Draft’n Run vai além com capacidades IA nativas, orquestração avançada de agentes e recursos enterprise projetados para necessidades modernas de automação.

Comparação Direta

Recurso	Draft'n Run	Make	Vantagem
Construtor Visual	Canvas consciente de IA	Canvas de propósito geral	🏆 Draft'n Run
Integração IA	GPT-4, Claude, Gemini nativos	Via módulos HTTP	🏆 Draft'n Run
Orquestração Agentes	Fluxos multi-agente	Não suportado	🏆 Draft'n Run
Sistemas RAG	Integrado com Qdrant	Implementação manual	🏆 Draft'n Run
Número de Apps	100+ focados em IA	1.500+ gerais	🏆 Make
Modelo de Execução	Baseado em Cenário + Agente	Apenas baseado em cenário	🏆 Draft'n Run
Tratamento de Erros	Lógica retry impulsionada por IA	Configuração manual	🏆 Draft'n Run
Observabilidade	Rastreamento OpenTelemetry completo	Histórico de execução	🏆 Draft'n Run
Auto-hospedagem	Suporte completo	Não disponível	🏆 Draft'n Run
Curva de Aprendizado	Moderada	Moderada	⚖️ Empate

Comparação de Preços

Estrutura de Preços Make

Gratuito:     $0/mês     → 1.000 operações
Core:         $9/mês     → 10.000 operações
Pro:          $16/mês    → 10.000 operações + extras
Teams:        $29/mês    → 10.000 operações + recursos equipe
Enterprise:   Custom     → Operações personalizadas

Limitações:
- Contagem operações inclui cada módulo
- Chamadas API IA podem ser caras
- Apps premium custam operações extra
- Cenários complexos usam operações rapidamente

Vantagem Draft’n Run

Gratuito:     $0/mês     → 1.000 execuções
Pro:          $49/mês    → 10.000 execuções
Business:     $199/mês   → 50.000 execuções
Enterprise:   $499/mês   → Ilimitado

Incluído:
✓ Todos os modelos IA (GPT-4, Claude, Gemini)
✓ RAG e busca vetorial
✓ Orquestração de agentes
✓ Observabilidade completa
✓ Sem complexidade contagem operações

Exemplo de Custo Real

Fluxo IA com processamento documentos (10K execuções/mês):

• Make: $16/mês + custos API (~$100/mês) = ~$116/mês
• Draft’n Run: $49/mês tudo incluído
• Economia: $67/mês (58%)

O Que Você Mantém ao Migrar

✅ Mantenha Construção Visual de Fluxos

Draft’n Run oferece a mesma experiência visual:

• Interface arrastar e soltar
• Conexões visuais entre nós
• Visualização de execução em tempo real
• Depuração com vistas passo a passo
• Biblioteca de módulos/componentes

✅ Mantenha Sua Lógica

Conceitos familiares se traduzem diretamente:

• Routers → Ramos condicionais
• Aggregators → Coleta de dados
• Iterators → Processamento em loop
• Módulos HTTP → Chamadas API
• Data stores → Gerenciamento de estado

✅ Mantenha Suas Integrações

Suportamos os apps que importam:

• Google Workspace
• Slack, Microsoft Teams
• Airtable, Notion
• GitHub, GitLab
• Shopify, WooCommerce
• E mais de 100 outros

O Que Você Ganha

🤖 Capacidades IA Nativas

No Make (Complexo):

Módulo HTTP → API OpenAI
↓
Parsear resposta JSON
↓
Tratamento de erros
↓
Formatar saída
↓
Usar no próximo módulo

No Draft’n Run (Simples):

llm_component:
  model: gpt-4
  prompt: "Analisar feedback do cliente"
  context: previous_data
  # É isso - totalmente integrado!

🧠 Orquestração Multi-Agente

# Impossível no Make - nativo no Draft'n Run
workflow:
  - research_agent:
      task: "Coletar dados de mercado"
      tools: [internet_search, database]
  - analysis_agent:
      task: "Analisar descobertas"
      input: research_agent.output
  - writer_agent:
      task: "Criar relatório"
      input: analysis_agent.insights

📚 Sistemas RAG Integrados

# RAG simples no Draft'n Run
rag_component = RAGAgent(
    knowledge_base="company_docs",
    model="gpt-4",
    retrieval_k=5
)

answer = rag_component.query(
    "Qual é nossa política de reembolso?"
)

🔍 Observabilidade Avançada

• Rastreamento distribuído com OpenTelemetry
• Métricas Prometheus
• Dashboards Grafana
• Monitoramento em tempo real
• Análise de desempenho

Histórias de Sucesso na Migração

Startup SaaS: De Complexo a Simples

“Nossos cenários Make estavam ficando incontroláveis com todos os módulos HTTP para chamadas IA. O suporte IA nativo do Draft’n Run reduziu nossa complexidade de fluxo em 70%.” — David Kim, Technical Lead

Marca E-commerce: Melhor IA, Custos Menores

“O Make não conseguia lidar com nossas necessidades de processamento de documentos. O sistema RAG do Draft’n Run processa 10K documentos/mês com melhor precisão e metade do custo.” — Emma Rodriguez, Gerente de Operações

Agência: Finalmente Pronto para Enterprise

“Precisávamos de auto-hospedagem e logs de auditoria para clientes. Make não podia fornecer isso. Draft’n Run nos deu recursos enterprise sem preços enterprise.” — James Wilson, Dono de Agência

Guia de Migração

Passo 1: Audite Seus Cenários Make

// Exporte seus cenários Make
// Identifique:
scenarios.forEach(scenario => {
  console.log({
    modules: scenario.modules.length,
    ai_modules: scenario.modules.filter(m => m.type === 'http'),
    complexity: scenario.routes.length
  });
});

Passo 2: Mapeie para Componentes Draft’n Run

Módulo Make	Componente Draft’n Run
HTTP (APIs IA)	Componente LLM
Data Store	Gerenciamento Estado
Router	Ramo Condicional
Iterator	Componente Loop
Aggregator	Coletor Dados
Webhooks	Gatilhos API

Passo 3: Reconstrua com Melhorias IA

# Transforme cenário Make para Draft'n Run
# Exemplo: Automação suporte cliente

original_make_modules: 12
draft_n_run_components: 4  # Com IA fazendo o trabalho pesado

workflow:
  - trigger: new_support_ticket
  - ai_classifier:
      model: gpt-4
      task: "Classificar e priorizar"
  - conditional_router:
      rules: ai_classifier.category
  - response_generator:
      agent: support_agent

Passo 4: Testar e Otimizar

• Executar testes paralelos
• Comparar saídas
• Otimizar prompts IA
• Implantar quando confiante

Migrações Comuns Make → Draft’n Run

Pipeline de Enriquecimento de Dados

Antes (Make):

• 8 módulos: Webhook → HTTP (IA) → Parse → Format → HTTP (API) → Store → Notify → Response
• Tratamento de erros complexo em módulos
• Difícil de manter

Depois (Draft’n Run):

• 3 componentes: Trigger → Agente IA → Ação
• Tratamento de erros integrado
• Fluxo auto-documentado

Processamento de Documentos

Antes (Make):

• Múltiplas chamadas HTTP para diferentes serviços IA
• Chunking e processamento manual
• Sem busca vetorial
• Alta complexidade operacional

Depois (Draft’n Run):

• Componente RAG único com integrado:
  • Parsing de documentos
  • Chunking inteligente
  • Armazenamento vetorial
  • Busca semântica

Pesquisa Multi-Etapas

Antes (Make):

• Cenário linear com muitas etapas
• Sem orquestração inteligente
• Passagem de dados manual
• Ordem de execução fixa

Depois (Draft’n Run):

• Fluxo multi-agente com:
  • Delegação inteligente de tarefas
  • Execução paralela
  • Roteamento dinâmico
  • Compartilhamento de contexto

Análise Aprofundada de Recursos

Por Que Draft’n Run é Melhor para IA

Abordagem Make:

• IA é um serviço externo (módulos HTTP)
• Engenharia de prompts manual em cada cenário
• Sem gerenciamento de contexto
• Tratamento de erros limitado para chamadas IA
• Sem recursos especializados IA

Abordagem Draft’n Run:

• IA é um cidadão de primeira classe
• Gerenciamento de prompts centralizado
• Tratamento automático de contexto
• Recuperação de erros consciente de IA
• Componentes especializados: RAG, agentes, busca semântica

Recursos Enterprise que Make Não Tem

Recurso	Draft’n Run	Make
Auto-hospedagem	✅ Suporte completo	❌ Apenas cloud
Logs de Auditoria	✅ Trilha completa	⚠️ Histórico básico
Garantias SLA	✅ Disponíveis	❌ Não oferecido
Implantação Custom	✅ Suportada	❌ Não disponível
Controle de Versão	✅ Integração Git	⚠️ Limitado
Ambientes Staging	✅ Múltiplos	⚠️ Limitado

Comece Sua Migração Hoje

Perguntas Frequentes

Quanto tempo leva a migração do Make?

A maioria dos cenários pode ser migrada em 1-2 horas cada. Cenários simples frequentemente ficam mais simples com os componentes IA do Draft’n Run. Fornecemos ferramentas de migração e suporte para ajudar.

Posso migrar cenários complexos com muitos módulos?

Sim! Cenários complexos frequentemente se beneficiam mais da migração. Nossos componentes IA podem substituir múltiplos módulos Make, simplificando seus fluxos enquanto adiciona inteligência.

E se eu usar os data stores do Make?

Draft’n Run tem gerenciamento de estado equivalente. Podemos ajudar a migrar seus data stores e garantir continuidade. Muitos clientes acham nossa abordagem mais flexível.

Vou perder minhas integrações de apps do Make?

Suportamos mais de 100 integrações populares. Para integrações faltantes, você pode usar webhooks, chamadas HTTP ou nosso construtor de integração customizada. A maioria dos cenários IA precisa de menos integrações diretas.

Como as contagens de operações se comparam?

Draft’n Run conta execuções de fluxo, não operações/módulos individuais. Isso significa que fluxos complexos custam o mesmo que simples. Preços muito mais previsíveis do que a contagem de operações do Make.

Posso testar cenários antes de migrar completamente?

Absolutamente! Use nosso nível gratuito (1.000 execuções) para reconstruir e testar cenários-chave. Execute ambas plataformas em paralelo até se sentir confiante. Não é necessário cartão de crédito.

O construtor visual é tão bom quanto o do Make?

Muitos usuários acham nosso construtor superior - ele é projetado especificamente para fluxos IA. Você obtém a mesma experiência arrastar e soltar mais componentes conscientes de IA e melhores ferramentas de depuração.

A Conclusão

Make: Excelente para automação geral com construção visual Draft’n Run: Construído para automação IA-first com construção visual + inteligência

Faça a mudança e obtenha:

• ✅ Capacidades IA nativas (não módulos HTTP)
• ✅ Orquestração multi-agente
• ✅ RAG e busca vetorial integrados
• ✅ Recursos enterprise (auto-hospedagem, logs auditoria)
• ✅ Melhor valor para fluxos IA
• ✅ Fluxos mais simples com mais inteligência

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Suporte de migração incluído | Garantia 60 dias | Não é necessário cartão de crédito para começar

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Comparaciones y Alternativas:

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