대부분의 기업과 팀에서 평균 10여 개 이상의 SaaS 솔루션을 사용한다고 합니다. 업무 효율을 높이기 위해 도입한 도구들이지만, 그 수가 늘어날수록 오히려 더 복잡해지고, 각 서비스를 연결하는 반복 작업에 여전히 공수가 들어갑니다.
이런 상황에서 Zapier와 Make 같은 자동화 도구는 그 문제를 푸는 솔루션입니다. 여러 SaaS 도구를 연결해 데이터와 작업 흐름을 잇고, 생산성과 정확성을 동시에 끌어올리는 핵심 수단이 됩니다.
예를 들어 이런 니즈가 있을 수 있습니다.
- “구글 설문 폼으로 신규 리드가 등록되면, CRM에 등록하고 슬랙으로 알림을 받고 싶다.”
- “온라인 폼 제출 내용을 구글시트로 자동 정리하고, 이메일로 회신까지 보내고 싶다.”
- “고객 문의가 들어왔을 때, AI 에이전트가 응대 초안을 만들고 기록을 남기고 싶다.”
이 글은 2025년에 처음 작성한 뒤, 2026년 기준으로 가격·앱 연동·AI 기능을 다시 검증해 갱신한 내용입니다. 지난 1년 사이 두 제품 모두 앱 연동 수가 늘었고, 가격 체계가 바뀌었으며, 무엇보다 단순 GPT 연동을 넘어 AI 에이전트로 무게중심이 옮겨갔습니다. 최신 기준으로 Zapier와 Make를 비교하고, 어떤 상황에 어떤 도구가 맞는지 정리하겠습니다.
(업데이트일 : 2026.07.30.)
1. Make vs Zapier 주요 특징 비교
Zapier와 Make는 자동화 툴 중 가장 널리 쓰입니다. 둘 다 개발 지식 없이 다양한 SaaS 도구를 연결해 자동화 워크플로우를 만들 수 있다는 큰 장점을 공유합니다. 다만 작동 방식과 복잡한 자동화 설계, 가격 구조에서 뚜렷한 차이가 있습니다.
1) 주요 특징 비교
| 구분 | Make | Zapier |
|---|---|---|
| UI 구조 | 드래그 앤 드롭 기반 시각적 자동화 | 순차적 단계 기반의 선형적 자동화 |
| 복잡성 | 조건식·루프·오류 처리 등 고난도 처리 | 상대적으로 단순한 흐름 중심 |
| 앱 연동 | 약 3,000개 이상 | 약 9,000개 이상 |
| 앱당 액션 깊이 | 앱당 30개 이상 액션 제공 (깊이 우위) | 앱당 10~15개 수준 |
| AI 기능 | AI 에이전트, Maia(자연어 빌더), 350여 개 AI 앱 연동 | Zapier Agents, Copilot (별도 패키지 필요) |
| 사용자 대상 | 중급 이상, 복잡한 자동화 | 입문자·마케터, 빠른 구현 |
| 무료 플랜 | 월 1,000 크레딧 / 활성 시나리오 2개 | 월 100 Tasks / 일부 제한 |
| 유료 시작가 | 약 $9~29/월, 연간 (10,000 크레딧) | 약 $19.99-69/월 |
한 가지 짚어둘 변화가 있습니다. Make는 과거 사용량 단위를 ‘Ops(Operations)’라고 불렀는데, 현재는 ‘크레딧(credits)’으로 용어가 바뀌었습니다. 이름은 달라졌지만 개념은 같습니다. 자동화 흐름에서 모듈이 한 번 실행될 때마다 차감되는 단위입니다.
앱 연동 수만 보면 Zapier가 9,000개 이상으로 압도적이지만, Make는 앱 하나당 제공하는 액션의 깊이에서 앞섭니다. 같은 앱이라도 Zapier가 10~15개 액션을 제공한다면 Make는 30개 이상을 제공하는 식입니다. 즉 “얼마나 많은 앱을 연결하느냐”는 Zapier, “하나의 앱으로 얼마나 정교하게 자동화하느냐”는 Make가 강합니다.지만, 복잡한 워크플로우 만들기에는 일부 제약이 있어, 효율이 좋은 점이 꼭 좋지만은 않습니다.
(2) 과금 개념 : 크레딧 vs Tasks
무료·유료 전환을 검토할 때 반드시 이해해야 할 개념입니다. 두 제품의 과금 단위가 다르기 때문입니다.
Make의 크레딧은 자동화 안에서 각 모듈이 실행될 때마다 1씩 차감됩니다. 예를 들어 “이메일이 오면 슬랙 알림 + 구글시트 저장” 플로우라면 이렇게 계산됩니다.
- 이메일 수신 확인 → 1 크레딧
- 슬랙 메시지 전송 → 1 크레딧
- 구글 시트에 저장 → 1 크레딧
전체로는 1회 자동화지만 크레딧 기준으로는 3회 실행입니다. 조건 분기나 반복 루프가 많아질수록 크레딧 사용량도 함께 늘어나고, 구조가 복잡할수록 비용이 빠르게 누적됩니다.
Zapier의 Task는 Trigger 이후 실행된 Action 1개당 1 Task로 계산됩니다. Trigger 자체는 계산되지 않습니다.
- Trigger(폼 제출) → 0 Task
- CRM 등록 → 1 Task
- 이메일 발송 → 1 Task
단순한 구성일수록 Task 효율이 좋지만, 복잡한 워크플로우에는 제약이 있습니다. 다만 핵심적인 차이가 하나 있습니다. Make는 무료 플랜에서 활성 시나리오를 2개로 제한하기 때문에, 여러 자동화를 동시에 돌리려면 금방 한계에 부딪힙니다. 반면 Zapier는 Task 수 자체가 적습니다. 무료로 어디까지 테스트할 수 있는지가 두 제품에서 다르게 작동합니다.
(3) Make 특징 및 가격
Make는 시각적으로 자동화 구조 전체를 한눈에 볼 수 있어 직관적입니다. 각 플로우를 드래그 앤 드롭으로 배치하고, 경로를 여러 갈래로 나눌 수 있어 복잡한 자동화 설계에 유연합니다.
가격은 무료 플랜에서 3,000개 이상의 앱을 연결할 수 있고 월 1,000 크레딧과 활성 시나리오 2개를 제공합니다. 유료 플랜은 약 $9~12/월(연간 결제 기준)부터 시작하며 10,000 크레딧을 제공합니다. Zapier와 비교하면 동일 예산에서 훨씬 많은 실행량을 확보할 수 있다는 점이 Make의 가격 경쟁력입니다.
다만 솔직한 한계도 있습니다. Make는 학습 곡선이 가파른 편입니다. 시각적이긴 하지만 시나리오·모듈·라우터·번들 같은 개념을 이해해야 제대로 쓸 수 있어서, 초보자에게는 진입 장벽이 될 수 있습니다.
(4) Zapier 특징 및 가격
Zapier의 자동화 구조는 선형적입니다. 각 단계가 명확하고 Trigger를 지정하는 방식이라 상대적으로 단순하고 쉽습니다. 연결 가능한 앱도 9,000개 이상으로, 우리가 쓰는 도구가 유명하지 않은 툴이라도 연결될 가능성이 높습니다.
무료 플랜에서도 여러 기능을 제공하지만 100 Tasks 제한과 일부 제약이 있는 점은 아쉽습니다. 유료 플랜은 약 $29.99/월부터 시작하며 750 Tasks를 제공하고, 사용량에 따라 상위 요금제로 올라가는 구조입니다.
Zapier의 강점은 접근성입니다. 자동화가 처음인 사람도 몇 번의 클릭으로 워크플로우를 만들 수 있습니다. 대신 복잡한 분기나 반복이 필요한 자동화에서는 Make보다 제약이 큽니다.
2. 2026 AI 기능 검토
2026년 현재, Make와 Zapier의 AI 경쟁은 완전히 다른 국면에 들어섰습니다. 2025년만 해도 두 제품의 AI란 대체로 GPT를 연결해 텍스트를 생성하는 수준이었습니다. 지금은 다릅니다. 핵심은 AI 에이전트로 옮겨갔습니다.
단순히 “AI에게 한 번 물어보고 답을 받는” 방식이 아니라, AI가 여러 단계의 작업을 스스로 수행하도록 위임하는 방향입니다. 두 제품 모두 이 흐름을 좇고 있지만 접근 방식과 과금 정책이 갈립니다.
(1) Make AI 구현
Make : 자연어로 에이전트를 만든다
Make는 AI 에이전트 기능과 함께 350개 이상의 AI 앱 연동을 제공합니다. 여기에 2026년 초 Maia(마이아)를 출시했는데, 자연어 대화만으로 에이전트형 워크플로우를 만들 수 있는 도구입니다. “이런 자동화를 만들어줘”라고 말하면 Make가 시나리오를 구성해주는 방식으로, 기존의 가파른 학습 곡선을 낮추려는 시도로 읽힙니다.
Make의 시각적 캔버스는 원래 복잡한 다단계·분기 자동화에 강했는데, 여기에 AI 에이전트를 얹으면서 여러 에이전트를 조율하는 복합 자동화에서 강점을 이어가고 있습니다.
특히 Make 자동화는 Claude AI와 연동이 용이하도록 설정되어 있습니다. 현재도 4개의 스킬 기준으로 30개 이상의 레퍼런스 파일과 100개 이상의 MCP 툴과 연동되어 있으며, 실제 설치하여 테스트해볼 수 있습니다.
(2) Zapier 자동화 해보기
Zapier :강력하지만 별도 비용
Zapier도 Zapier Agents로 자율적으로 작업을 처리하는 AI 에이전트를 제공하고, Copilot으로 자연어를 통해 워크플로우를 만들고 관리할 수 있습니다.
다만 반드시 짚어야 할 점이 있습니다. Zapier Agents의 전체 기능은 기본 구독에 포함되지 않고, 별도 패키지를 구매해야 합니다. 또한 여러 에이전트를 조율하거나 복잡한 AI 기반 프로세스를 구성하는 데 어려움을 겪는다는 사용자 피드백도 있습니다. 접근성이 좋은 대신, 고도화된 AI 자동화에서는 한계가 지적되는 셈입니다.
(3) 과금 방식 차이
Zapier는 AI를 쓰는 작업과 일반 작업을 동일한 Task로 계산합니다. AI를 넣는다고 별도 과금 체계가 생기지 않아 비용 예측이 단순합니다. 반면 Make는 AI나 코드처럼 무거운 작업이 일반 모듈보다 더 많은 크레딧을 소모합니다. 복잡한 AI 자동화를 돌릴수록 크레딧 소모가 빨라진다는 점을 감안해야 합니다.
| 구분 | Make | Zapier |
|---|---|---|
| AI 에이전트 | 제공 (기본 포함) | 제공 (별도 패키지) |
| 자연어 빌더 | Maia | Copilot |
| AI 앱 연동 | 350개 이상 | 주요 AI 제공사 모듈 |
| AI 작업 과금 | 무거운 작업일수록 크레딧 더 소모 | 일반 Task와 동일 계산 |
| 강점 | 복합 에이전트 조율 | 단순함·비용 예측 |
3. 실제 사용 후기
직접 만들어본 자동화 (실사용 후기)
기능 설명만으로는 실제 사용감을 알기 어렵기에, 무료 버전에서 아래 자동화를 직접 구현해봤습니다.
“구글 시트에 신규 고객 리드가 등록되면 → 슬랙으로 담당자 알림 → AI가 고객 응답 문안을 생성 → 발송할 메일 내용 저장(담당자 확인)”
(1) Make로 만들어본 결과
Make는 시각적으로 전체 구조를 파악하기 좋았습니다. 편의를 위해 하나의 경로만 설정했지만, 오류 대응 분기를 추가하거나 특정 액션에 따라 다른 자동화를 태우는 식으로 유연하게 확장할 수 있습니다.
설정 난이도 자체는 높지 않았습니다. 구글과 슬랙 모두 계정과 워크스페이스만 연결하면 금방 연동됐고, OpenAI API와 Assistant 키 값만 있으면 AI 연동도 어렵지 않았습니다. 이 자동화로 구글 시트에서 세일즈 리드를 받고, 슬랙으로 공유받은 뒤, 답신 초안을 AI로 만들어 구글 문서에 저장하는 흐름까지 한 번에 구현할 수 있었습니다.
(2) Zapier로 만들어본 결과
Zapier는 워크플로우가 선형적으로 보입니다. 자동화 설정 자체는 Zapier가 더 쉬웠습니다. 단계별로 테스트하면서 오류를 바로바로 잡을 수 있었습니다.
연동이나 API 키 입력 방식은 Make와 크게 다르지 않았습니다. 다만 흥미로운 지점이 있었습니다. Make가 제공하는 다양한 옵션이 오히려 초보자에게는 벽처럼 느껴진다는 것입니다. 각 기능과 옵션의 의미를 모르면 선택지가 많은 것이 강점이 아니라 부담이 됩니다. 반대로 Zapier는 선택지가 적어 헤맬 일이 적었습니다.
4. 우리에게 적합한 제품은?
Make와 Zapier 모두 AI 에이전트를 도입하며 더 넓은 범위와 깊이로 업무를 간소화하고 있습니다. 두 제품 다 대부분의 상황에서 사용성이 검증된 만큼, 여유가 된다면 무료 버전으로 둘 다 써보시는 것을 권합니다. 다만 주요 특징을 기준으로 나누면 다음과 같습니다.
Make가 적합한 기업 및 팀 : 복잡한 조건과 로직이 필요하다면
자동화 흐름이 복잡하고 다중 경로나 예외 조건이 필요한 경우에 적합합니다. 모든 과정을 시각적으로 도식화해 확인할 수 있어 복잡한 자동화일수록 강점이 드러납니다. 외부 API 호출, JSON 파싱, 웹훅 수신처럼 일부 개발 요소가 들어가는 설계에도 유연하게 대응합니다.
가격 측면에서도 동일 예산으로 더 많은 실행량을 확보할 수 있어, 실행량이 많고 구조가 복잡한 자동화를 운영하는 팀에 유리합니다. 단, 시나리오·모듈·라우터 같은 개념을 익힐 시간이 필요하다는 점은 감안해야 합니다.
Zapier가 적합한 기업 및 팀 : 빠르게 자동화를 시작하고 싶다면
자동화 도구에 익숙하지 않은 초기 단계의 기업이나 팀에 적합합니다. 단순하고 명확한 흐름을 빠르게 구현하고, 반복 테스트하며 운영하려는 경우에 강점이 있습니다. 무엇보다 9,000개 이상의 방대한 앱 연동 덕분에, 우리가 쓰는 도구가 널리 알려지지 않은 툴이라도 연결될 가능성이 높습니다.
AI 자동화 측면에서도 AI 작업을 일반 작업과 동일하게 과금해 비용 예측이 단순하다는 점이 초기 도입 팀에 유리합니다.
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