Zapier vs Make: AI 자동화 워크플로 어디서 만들까 2026
매일 똑같이 반복하는 작업을 자동화하고 싶을 때 가장 먼저 만나는 두 이름이 Zapier와 Make다. 둘 다 코딩 없이 다양한 서비스를 연결할 수 있지만, 사용감이 미묘하게 다르다.
한 눈에 비교
| 항목 | Zapier | Make |
|---|---|---|
| 사용 방식 | 단계별 폼 입력 | 시각적 노드 연결 |
| 간단 작업 | 매우 빠름 | 빠름 |
| 복잡한 흐름 | 약간 제한적 | 분기·반복 자유도 높음 |
| 가격(같은 작업량) | 상대적으로 비쌈 | 더 저렴 |
| 무료 플랜 | 제공 (한도 있음) | 제공 (한도 있음) |
| AI 통합 | Zapier Central·OpenAI·Anthropic | Make AI Agents·OpenAI·Anthropic |
| 실행 지연 | 1~5분 (플랜에 따라) | 거의 즉시 |
| 팀·엔터프라이즈 | 더 성숙 | 빠르게 발전 중 |
| 학습 곡선 | 매우 낮음 | 약간 있음 |
어떤 사용자에게 어떤 도구가 어울리나
Zapier가 빛나는 상황
- 단순 트리거-액션: “이메일 도착 → 슬랙 알림”처럼 한 줄 흐름
- 첫 자동화 입문: 학습 부담이 매우 낮음
- 팀 협업: 권한 관리·감사 로그가 더 성숙
- 국내 사용자 다수: 한국 자료·튜토리얼이 많음
Make가 빛나는 상황
- 분기·반복 필요: “조건이 A면 X, B면 Y” 같은 흐름
- 데이터 변환·필터링: JSON·배열 가공이 필요한 작업
- 비용 민감: 같은 작업량 기준 더 저렴
- 시각적 워크플로 선호: 화면에서 흐름을 보면서 만들고 싶은 사용자
실제 워크플로 예시 4가지
예시 1: AI 답변을 슬랙에 자동 발송
- Trigger: 폼·이메일 도착
- Action 1: ChatGPT API 호출 → 답변 생성
- Action 2: 슬랙 채널에 답변 전송
- Zapier·Make 둘 다 5~10분 안에 만들 수 있다
예시 2: 데이터베이스 → AI 요약 → 매일 보고서
- Trigger: 매일 오전 8시
- Action 1: Notion DB에서 어제 데이터 조회
- Action 2: Claude API로 요약 요청
- Action 3: 결과를 이메일로 발송
- Make 쪽이 데이터 가공·반복에 약간 유리
예시 3: AI 코딩 도구의 Webhook 통합
- Trigger: GitHub PR 생성
- Action 1: AI에 코드 리뷰 요청
- Action 2: 결과를 PR 코멘트로 자동 게시
- 둘 다 비슷하게 구현 가능
예시 4: 컨텐츠 자동 발행 시스템
- Trigger: Google Sheet 새 행 추가
- Action 1: AI에 글 생성 요청
- Action 2: WordPress·Notion에 게시
- 분기 조건이 많으면 Make가 효율적
가격을 보는 법
| 도구 | 확인 위치 |
|---|---|
| Zapier 가격 | https://zapier.com/pricing |
| Make 가격 | https://www.make.com/en/pricing |
| 무료 한도 | 가입 후 사용량 페이지 |
| AI 호출 비용 | 별도 (OpenAI·Anthropic API 청구) |
가격은 자주 바뀌는 영역이다. 구체 숫자를 외우기보다 위 페이지를 즐겨찾기 해두는 게 정확하다.
자동화 도구 비용 + AI API 비용이 합쳐지므로 둘을 함께 봐야 한다. AI 호출이 많은 워크플로는 prompt caching·짧은 시스템 프롬프트로 API 비용을 줄이는 게 효과적이다.
함정과 주의점
1. 작업 한도 빠르게 소진 무료 플랜은 월 100~1000회 정도가 한도다. 트리거 단위가 많은 워크플로(예: 매분 폴링)는 한도를 빠르게 채운다.
2. 디버깅 어려움 복잡한 워크플로가 실패하면 어디서 막혔는지 찾기 어렵다. Make는 실행 로그가 시각적으로 잘 보이지만, Zapier는 단계별 로그가 다소 단순하다.
3. AI 답변 그대로 넘기지 않기 AI 답변을 검증 없이 외부 서비스로 넘기면 잘못된 데이터가 다른 시스템에 그대로 들어간다. 중요한 워크플로는 검증 단계를 한 번 더 둬야 한다.
4. API 키 관리 ChatGPT·Claude API 키를 워크플로에 저장하면 노출 위험이 있다. 두 도구 모두 비밀 변수 기능을 지원하므로 그걸 사용한다.
5. 비용 폭증 무한 루프나 잘못된 트리거 설정으로 분당 수십 회 호출이 발생할 수 있다. 사용량 알림을 켜두는 게 안전하다.
정리
Zapier는 단순함·즉시 시작이 강점, Make는 유연성·가격이 강점이다. 첫 자동화는 Zapier로 가볍게 시작해보고, 흐름이 복잡해지거나 비용이 부담되기 시작하면 Make로 옮겨가는 패턴이 가장 일반적이다. AI 시대에 들어 두 도구 모두 ChatGPT·Claude API 통합이 강력해져 노코드 AI 워크플로의 양대 산맥으로 자리잡았다.
출처
- Zapier, 공식 가격 페이지, https://zapier.com/pricing
- Make, 공식 가격 페이지, https://www.make.com/en/pricing
- Anthropic, Claude API 문서, https://docs.anthropic.com/