n8n Review 2026: Lohnt es sich für Nicht-Entwickler?

n8n ist eine Workflow-Automatisierungsplattform, die speziell entwicklerfreundlich konzipiert ist. Im Gegensatz zu anderen Anbietern ist sie Open Source und für alle mit Programmierkenntnissen besonders flexibel anpassbar.

Aber wie sieht n8n für jemanden wie mich aus, der kein Entwickler ist? Kann man es auch ohne Programmierkenntnisse nutzen? Und wie schneidet es im Vergleich zu anderen Lösungen wie Make und Zapier ab?

In diesem Test schaue ich mir n8n aus der Sicht eines nicht-technischen Nutzers an, um herauszufinden, ob sich die technische Komplexität für deine Automatisierungswünsche wirklich lohnt.

Was ist n8n?

n8n (ausgesprochen „n-eight-n“) ist ein Open-Source-Tool zur Workflow-Automatisierung. Damit kannst du verschiedene Apps, APIs und Dienste miteinander verbinden – ganz ohne oder mit nur wenig Programmieraufwand. Im Gegensatz zu Alternativen wie Zapier und Make ist es Open Source, und du hast die Möglichkeit, es selbst zu hosten. So hast du volle Kontrolle und bist nicht an einen Anbieter gebunden. Besonders Entwickler, datenschutzbewusste Teams und Unternehmen, die mehr Kontrolle als bei der Konkurrenz wünschen, greifen daher gerne zu.

Mehr Informationen, wie n8n im Vergleich mit anderen Automatisierungsplattformen abschneidet, findest du in n8n vs. Make und Make vs. Zapier.

Einstieg mit n8n

Schauen wir uns zuerst an, wie die Einrichtung mit n8n abläuft.

Installation und Einrichtung

Die erste Entscheidung, die du bei n8n treffen musst, ist, ob du die Plattform selbst hosten oder in der Cloud betreiben möchtest. Der entscheidende Unterschied zwischen n8n Cloud und der selbst gehosteten Lösung liegt darin, wer die Infrastruktur verwaltet und wie sich die Kosten zusammensetzen.

Selbst-gehostete Version

Um mit der Self-Hosted-Option von n8n zu starten, hol dir die neueste Community-Version des Codes von GitHub

Cloud-Version

Da sich dieses Review an Geschäftsinhaber und Marketer richtet, gehe ich ausschließlich auf die Cloud-Version ein. Es gibt auch eine selbst gehostete Premium-(Bezahl-)Version der Plattform mit einigen Vorteilen der Cloud-Variante, aber der Preis ist ziemlich hoch.

Projekte verwalten

n8n bietet einen persönlichen Arbeitsbereich, in dem du Workflows privat halten kannst, sowie geteilte Projekte (ein geteiltes Projekt ist im Starter-Tarif verfügbar).

Jedes Projekt hat:

• Workflows
• Zugangsdaten (App-Verbindungen)
• Ausführungen (ein Protokoll der ausgeführten Automatisierungen)

Workflows und Zugangsdaten zwischen Projekten zu verschieben, ist einfach. Du kannst Workflows sogar per Drag and Drop verschieben.

Deinen ersten Workflow erstellen

Meinen ersten einfachen Workflow in n8n anzulegen, war unkompliziert, doch genau das hat mich an der Plattform als Erstes gestört. Es gibt keine Galerie mit vorgefertigten Vorlagen direkt in der Cloud-App. Du musst einen separaten Tab öffnen (über einen Link in der Seitenleiste), um auf das Verzeichnis zuzugreifen, und dann die Workflow-Vorlage in deinen Cloud-Arbeitsbereich importieren.

Wenn das erledigt ist, wirst du dich mit dem visuellen Workflow-Builder von n8n schnell zurechtfinden, wenn du schon mit Make oder Zapier gearbeitet hast

Automatisierungsschritte, die in n8n „Nodes“ genannt werden, werden auf die Workflow-Fläche hinzugefügt und miteinander verbunden, um verschiedene Arten von Automatisierungen auszuführen.

Node-Typen

Grundsätzlich gibt es in n8n fünf verschiedene Node-Typen:

• Trigger
• Aktionen
• Flow-Control- oder Utility-Nodes
• Human-in-the-Loop-Nodes
• AI-Agent-Nodes

Trigger

Trigger starten Workflows und stehen immer am Anfang eines Flows. Du kannst mehrere Trigger-Nodes in einem Workflow haben, aber ein Trigger kann nicht mit einem anderen Trigger verbunden werden.

Trigger können verschiedenes sein, wie ein App-Ereignis (wenn etwas in einer Drittanbieter-App passiert), ein Webhook-Aufruf, eine Formularübermittlung oder eine Chatnachricht. Du kannst Workflows auch manuell oder zu einem bestimmten Zeitpunkt auslösen

Flow-Control- oder Utility-Nodes

Der Name ist etwas verwirrend, denn dieser Node-Typ steuert den Ablauf von Aktionen und Daten im Workflow. Du kannst sie dir wie bedingte Verzweigungen oder „Schwimmbahnen“ vorstellen. Beliebte Beispiele sind „Filter“-, „If“- oder „Merge“-Nodes.

So sieht ein verzweigter "Wenn"-Schritt auf dem Canvas aus

Aktionen

Aktionsknoten führen Aktionen in Workflows aus. Wenn ein Trigger ausgelöst wird, folgt die Aktion. n8n unterstützt alle Arten von Aktionen, darunter integrierte Aktionen und Aktionen von Drittanbieter-Integrationen.

Human-in-the-Loop-Knoten

Human-in-the-Loop-Knoten ermöglichen es, manuelle Prüfmechanismen einzubauen, indem eine Person gebeten wird, ein Knotenergebnis zu überprüfen, bevor der Workflow fortgesetzt wird. Ein einfaches Human-in-the-Loop-Workflow-Beispiel findest du hier.

KI-Agenten-Knoten

KI-Agenten-Knoten in n8n sind spezialisierte Workflow-Knoten, mit denen du konversationelle KI-Assistenten innerhalb deiner Automatisierungsworkflows erstellen kannst. Diese Knoten arbeiten zusammen, um intelligente Bots zu bilden, die Nutzereingaben verstehen, Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen können. Du kannst sie dir wie eine flexiblere, intelligentere Version der anderen Knoten vorstellen.

Wenn du dich für KI-Assistenten interessierst, solltest du dir auch meinen Synthflow AI Review und meinen Vapi Voice AI Review anschauen.

Knoten einrichten

Der erste große Unterschied in der Benutzeroberfläche, den ich bei n8n im Vergleich zu Make oder Zapier festgestellt habe, zeigt sich, sobald du beginnst, deinen ersten Knoten einzurichten.

Du hast ein Layout mit drei Spalten vor dir. Die ganz linke und ganz rechte Spalte sind leer.

Die linke Spalte zeigt deine „Input“-Daten, also die Daten, die du vom vorherigen Node erhalten hast und die in diesem Node verwendet werden können.

Die mittlere Spalte ist das Haupt-Einstellungsfeld des Nodes.

Und die rechte Spalte zeigt die „Output“-Daten, die dieser Node erzeugt.

Sobald du die Nodes verbunden und konfiguriert hast, ergibt dieses UI viel mehr Sinn. Im folgenden Beispiel gibt es drei vorherige Nodes, die jeweils einen Datensatz senden, und ein Datensatz wird im Bereich „Output“ erzeugt.

Ich bin mir nicht sicher, ob ich diese Art von Oberfläche liebe oder hasse. Es ist umständlich, Elemente über solch ein großes Panel per Drag and Drop zu verschieben. Außerdem wird das Vollbild-Pop-up auf kleineren Bildschirmen oder in kleinen Fenstern nicht gut angezeigt. Mir hat aber gefallen, dass die Input-Spalte einfachen Zugriff auf die Daten aller vorherigen Nodes bietet, nicht nur auf den letzten verbundenen Node.

Mit Daten in n8n arbeiten

Ein Item in n8n ist eine einzelne Dateneinheit, die durch deinen Workflow fließt. Stell dir das wie einen Datensatz oder ein Datenobjekt vor, das von jedem Node deiner Automatisierung verarbeitet wird: eine Zeile in einer Tabelle, ein zurückgegebener Datensatz einer API, die Antwort auf ein Formular usw.

Jedes Item ist ein JSON-Objekt mit Schlüssel-Wert-Paaren. Zum Beispiel:

{ "name": "John Doe", "email": "john@example.com", "age": 30 }

Um Daten aus Items zu verwenden, ziehst du einfach die weißen Datenboxen aus der „Input“-Spalte auf die Bereiche in der mittleren Spalte, die für die Datennutzung vorgesehen sind. Sobald du die Box abgelegt hast, wird sie automatisch als JSON-String dargestellt:

JSON ist das Rückgrat der Datenverarbeitung in n8n. Jedes Item, das durch deinen Workflow läuft, ist ein JSON-Objekt. Zu verstehen, wie man mit diesen Daten arbeitet, ist entscheidend, um effektive Automatisierungen zu erstellen.

Genau hier zeigt sich die größte Schwäche von n8n für nicht-technische Nutzer. Die starke Abhängigkeit von JSON-Datenstrukturen und der Expressions-Syntax kann einschüchternd sein, wenn du dich nicht mit codeähnlichen Formaten und geschweiften Klammern auskennst.

Ja, du kommst bei n8n auch ohne Code zurecht, aber wirklich wohl fühlst du dich nur, wenn du JavaScript verstehst. Jede Information, die durch deinen Workflow fließt, liegt als JSON-Objekt vor. Das heißt, du triffst ständig auf Datenstrukturen mit geschweiften Klammern, verschachtelten Eigenschaften und Array-Notation. Um diese Daten zu ändern, zu filtern oder zu transformieren, musst du Expression-Syntax wie {{ $json.customer.email.split('@')[0] }} verwenden. Praktisch ist es auch, Dinge wie {{ $json.field || 'default value' }} für Fallbacks oder {{ $json.customer.address.city }} zum Zugriff auf verschachtelte Daten zu kennen.

Insgesamt finde ich die Arbeit mit Daten in n8n noch komplexer als in Make (was schon ziemlich anspruchsvoll ist). Immerhin zeigt Make Daten als übersichtliche, beschriftete Felder in Dropdown-Menüs an und erledigt die meisten Datenumwandlungen im Hintergrund.

Workflows testen

Der erste Schritt beim Testen und Troubleshooten deiner Workflows in n8n ist, sicherzustellen, dass deine Nodes funktionieren. Jeder Node hat oben in der Mitte einen Button „Schritt ausführen“ – ideal, um gezielt zu testen.

Bei erfolgreicher Ausführung siehst du einen grünen Rand und ein Häkchen am Knoten sowie die Ausgabe des Knotens

Um den kompletten Workflow zu testen, musst du auf "Workflow ausführen" klicken. Dadurch wird ein Testlauf durch alle Knoten im Workflow gestartet

Am unteren Rand des Canvas siehst du ein ausführliches Protokoll zu jedem ausgeführten Knoten

Beachte, dass du eine Fehlermeldung bekommst, sobald im Workflow auch nur ein einzelner Node nicht konfiguriert oder fehlerhaft ist.

Im Gegensatz zu Make unterstützt n8n Sandbox-Testdaten, sodass du zum Testen nicht jedes Mal echte Daten durch den Workflow schicken musst. Das Feature ist gut versteckt, aber im Output-Bereich eines Nodes gibt es einen kleinen Link – „Mock-Daten einfügen“. Es ist nicht ganz so ausgereift wie die Sandbox-Daten von Zapier, aber es erfüllt seinen Zweck.

Um deinen Testprozess zu vereinfachen, kannst du Datenobjekte in deinen Knoten anpinnen, indem du rechts oben auf das Pinnnadel-Symbol klickst. Sobald ein Objekt angepinnt ist, musst du bei jedem Testlauf keine neuen Daten mehr einspeisen. Ziemlich praktisch!

Insgesamt ist das Troubleshooting von n8n-Workflows ebenfalls recht intuitiv. Wenn der Workflow oder ein Knoten jedoch nicht korrekt ausgeführt wird, können n8ns Fehlermeldungen frustrierend sein. Du erhältst die vage Meldung „Problem executing workflow“ und musst dann manuell im Canvas suchen, welcher Knoten das Problem verursacht

n8n Hauptfunktionen

Schauen wir uns jetzt die wichtigsten Features von n8n an.

Integrationen

n8n bietet zum Zeitpunkt dieses Tests ein Ökosystem von über 1.100 Integrationen, sodass du wahrscheinlich viele deiner benötigten Tools anbinden kannst.

Fast alle Integrationen stellen sowohl Trigger- als auch Action-Nodes zur Verfügung. So können Workflows durch externe Ereignisse gestartet werden (wie neue E-Mails, Formulareinsendungen oder Änderungen in einer Datenbank) und Aktionen über deinen gesamten App-Stack ausführen. Die Plattform unterstützt große Anbieter wie Google Workspace, Slack, OpenAI, Anthropic's Claude, Airtable, GitHub, MongoDB, Pipedrive usw.

Außerdem ermöglicht die flexible Architektur von n8n eigene Integrationen über HTTP-Requests, Webhooks, GraphQL-Endpunkte und sogar individuelle Node-Entwicklung.

Trotzdem gilt: n8n’s 1.100 Integrationen reichen nicht annähernd an die über 2.800 von Make oder die mehr als 8.000 Apps bei Zapier heran. Wenn du etwas besonders Exotisches oder Spezielles suchst, musst du vielleicht doch auf Alternativen zurückgreifen oder ein Workaround wie HTTP-Requests oder Webhooks einsetzen.

AI-Agent-Nodes

AI-Agent-Nodes in n8n sind spezielle Workflow-Komponenten, mit denen du konversationelle KI-Assistenten in deinen Automatisierungs-Workflows erstellen kannst. Diese Nodes arbeiten zusammen, um smarte Bots zu bauen, die Nutzereingaben verstehen, Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen können.

Sie funktionieren anders als die gewöhnlichen Action-Nodes, deshalb wirken sie beim ersten Ausprobieren vielleicht etwas verwirrend (so ging es mir zumindest). Wenn du sie aber erst einmal verstanden hast, bieten sie richtig viel Potenzial. Es ist schnell zu einem meiner Lieblingsfeatures geworden.

Bevor du den AI-Agent-Node nutzen kannst, musst du zuerst einen Chatnachrichten-Trigger-Node hinzufügen. Damit startest du ein einbettbares oder teilbares Chat-Widget.

Beim Öffnen dieses Knotens kannst du direkt im Workflow chatten. Das ist ziemlich innovativ und habe ich bei anderen Lösungen so noch nicht gesehen

Du kannst diesen Chat per Link teilen oder auf deiner Website einbinden. Standardmäßig sieht das Widget so aus:

Leider habe ich keine Möglichkeit gefunden, die Oberfläche des gehosteten Chats über die Node-Einstellungen anzupassen. Vielleicht kann man das aber bei der eingebetteten Variante per CSS ändern.

Sobald du den Chat-Node hast, musst du ihn mit einem AI-Agent-Node verbinden.

So sieht mein Workflow mit Claude und Google Sheets als verbundene Tools aus:

Um den Agenten zu testen, chattest du einfach mit ihm und bittest ihn, eine Aktion im verbundenen Tool auszuführen. Ich habe ihn zum Beispiel gebeten, alle Kontakte in der Tabelle aufzulisten:

Du bekommst dieselben Ergebnisse im Chat-Widget:

KI-Funktionen und KI-Nodes

Neben den AI-Agents bietet n8n eine umfassende Integration mit KI durch eine Sammlung von über 70 AI-Nodes, die auf dem LangChain-Framework basieren. Dieses Open-Source-Framework ist entwickelt worden, um die Entwicklung von Anwendungen mit großen Sprachmodellen zu vereinfachen.

Diese KI-Nodes arbeiten mit allen bekannten LLMs wie der GPT-Serie von OpenAI, Anthropic's Claude, den Modellen von Google usw. So kannst du Texte generieren, Antworten analysieren und Entscheidungsfunktionen integrieren. Du kannst sogar eigene LLM-Daten hosten, um volle Datenhoheit zu behalten.

Die meisten AI-Nodes sind übersichtlich in ihrer Kategorie angeordnet und beinhalten Nodes für LLM-Chains, Informationsextraktion, Sentiment-Analyse und vieles mehr.

n8n unterstützt außerdem fortgeschrittene KI-Architekturen wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) über Integrationen mit Vektordatenbanken. Damit kannst du Workflows einrichten, bei denen die KI auf deine eigenen privaten Daten zugreift und so präzise sowie relevante Antworten liefert.

Nicht zuletzt hilft dir der integrierte KI-Assistent dabei, Nodes einzurichten und Workflows zu debuggen. Ich finde den Assistenten etwa gleichauf mit dem KI-Helfer von Make, aber er reicht nicht an Zapier heran, wo man ganze Automatisierungen einfach per KI-Prompt erstellen kann.

Human-in-the-Loop

Human-in-the-Loop ist ein Workflow-Feature in n8n, mit dem du einen automatisierten Ablauf pausieren und auf menschlichen Input oder eine Freigabe warten kannst, bevor es weitergeht. So entsteht ein Checkpoint, an dem eine Person Daten prüfen, Entscheidungen treffen oder zusätzliche Informationen geben kann, die für die Fortsetzung der Automatisierung notwendig sind.

Dieses Feature hat mir gefallen, weil es – im Gegensatz zu einigen anderen n8n-Features – wirklich für Einsteiger gedacht ist. Unterstützt werden dabei unter anderem Messaging-Apps wie Gmail, Microsoft Teams und Slack.

Beim Einrichten des Schritts musst du festlegen, wie die Person antworten soll: Mit einer Ein-Klick-Bestätigung, einer eigenen Nachricht oder durch Ausfüllen eines vorgegebenen Formulars

Je nach App bekommt die Person dann eine automatische Nachricht, auf die sie antworten kann. Super einfach, aber es funktioniert.

Anschließend kannst du den „Gmail-Nachricht senden“-Node mit einem „If“-Node verbinden, damit sich der Workflow je nach Genehmigung des Formulars verzweigt. So sieht die Einrichtung des If-Nodes aus:

So sieht mein finaler Workflow aus:

Error-Trigger

Das Error-Trigger-Feature in n8n bietet einen zuverlässigen Mechanismus zur Fehlerbehandlung. Es wird automatisch aktiviert, sobald in einem Workflow ein Node auf einen Fehler stößt. Nach der Aktivierung erfasst es fehlgeschlagene Ausführungen und leitet sie an einen separaten Workflow weiter. Dort kannst du Wiederherstellungslogik hinzufügen, Benachrichtigungen senden, Fehler protokollieren oder Aktionen erneut ausführen lassen.

Der Error-Trigger erhält dabei detaillierte Informationen zur fehlgeschlagenen Ausführung – einschließlich des betroffenen Nodes, der Fehlermeldung und der Originaldaten des Workflows.

Entwicklerfreundliche Funktionen

Auch wenn sich dieser Test auf die Benutzerfreundlichkeit von n8n für nicht-technische Nutzer konzentriert, lohnt es sich, die starken Entwickler-Funktionen der Plattform hervorzuheben, mit denen sie sich von anderen Automatisierungstools abhebt.

Weil n8n Open Source und unter einer Fair-Code-Lizenz verfügbar ist, kannst du den gesamten Code einsehen und nutzen. Du kannst es selbst auf eigenen Servern betreiben, zum Beispiel mit Docker oder Kubernetes, oder Cloud-Hosting verwenden. Entwickler können Änderungen und Versionen mit Git verwalten – genau wie in Softwareprojekten üblich.

n8n unterstützt verschiedene Task-Ausführungsarten, etwa den Queue-Modus (damit lässt sich Arbeit auf mehrere Maschinen verteilen – ideal für größere Projekte). Bei selbst gehosteten Installationen kannst du außerdem eigene npm-Pakete hinzufügen. Sogar GraphQL wird unterstützt – eine moderne Methode, um Daten effizienter abzufragen.

All das macht n8n zu einer starken Option für Unternehmen, die fortschrittliche und flexible Automatisierung brauchen. Gerade für Entwickler bietet n8n mehr Anpassungsfreiheit, Flexibilität und oft auch bessere Kostenkontrolle als andere Tools.

n8n Preise

Die Preise von n8n richten sich nach der Anzahl der Ausführungen und dem gewählten Tarif.

Eine Ausführung in n8n wird gezählt, wenn ein Ereignis oder eine Bedingung deinen Workflow auslöst und dieser dann komplett abläuft. Das ist auf jeden Fall großzügiger als bei Make, wo jede einzelne Aktion deiner Automatisierung – etwa das Hinzufügen einer Google Sheet-Zeile oder das Abrufen von Gmail-Daten – als separate Operation zählt.

Hier ein Überblick über die verfügbaren Tarife. n8n gibt die Preise in Euro an, du kannst sie aber hier in andere Währungen umrechnen.

Fazit

n8n überzeugt als entwicklerfreundliche Automatisierungsplattform. Wenn du Self-Hosting, fortgeschrittene Features wie eigene npm-Pakete und Git-basierte Versionskontrolle sowie maximale Flexibilität für eigene Integrationen und KI-Workflows brauchst, ist n8n eine hervorragende Wahl.

Allerdings gilt: n8n setzt stark auf JSON-Datenstrukturen, JavaScript-Expressions und technische Konfiguration. Dadurch ist es komplexer als Alternativen wie Make und Zapier.

Für Teams mit technischem Hintergrund oder speziellen Anforderungen an Datenhoheit und Sicherheit bietet n8n eine beispiellose Flexibilität und ist sehr kosteneffizient. Für unkomplizierte Business-Automatisierung ohne Coding halte ich die ausgereifte Oberfläche, die einfache Datenverarbeitung und das riesige Integrationsverzeichnis von Zapier für den zugänglicheren Weg zu mehr Produktivität. Auch wenn n8n technisch beeindruckend und preislich attraktiv ist, würde ich den meisten nicht-technischen Nutzern für Automatisierungen weiterhin Zapier empfehlen.

Alternativen zu n8n

Make

Während n8n mit seiner Open-Source-Edition und den Self-Hosting-Funktionen punktet, bietet Make ausgefeilte Automatisierungen, darunter visuelle Router, Szenario-Eingaben und flexible Zeitpläne. Die Plattform bewältigt komplexe, mehrstufige Workflows über ihren Managed Service besonders gut, hat jedoch eine steile Lernkurve und möglicherweise aufwendigere Datenzuordnung.

Make bietet ein ausgefeilteres, Cloud-orientiertes Erlebnis mit über 2.500 nativen Integrationen und fortschrittlichen Funktionen wie KI-gestütztem Szenariobau und automatisiertem Fehlerhandling.

Für Unternehmen, die umfangreiche Integrationen und Funktionen auf Enterprise-Level ohne den technischen Aufwand des Self-Hostings suchen, bietet Make eine attraktive Zwischenlösung zwischen der Flexibilität von n8n und einfacheren Tools wie Zapier.

Schau dir meinen Make Review an, um mehr zu erfahren.

Zapier

Während n8n durch seinen Open-Source-Charakter, Self-Hosting-Möglichkeiten und Entwicklerfreundlichkeit überzeugt, stellt Zapier eine All-in-one-Managed-Lösung mit besonders einfacher Bedienung, Sandbox-Testumgebungen und umfangreichen Teamfunktionen bereit.

Zapier bietet ein umfassendes, KI-gestütztes Automatisierungs-Ökosystem mit über 8.000 nativen Integrationen und fortschrittlichen Features wie integrierten Chatbots, KI-Agenten, Datenbanken und individuellen Interfaces.

Der KI-First-Ansatz der Plattform integriert Künstliche Intelligenz in die komplette Oberfläche – von der Workflow-Erstellung bis zur Fehlersuche. Allerdings hat diese Lösung ihren Preis.

Für Unternehmen, die auf schnelle Implementierung, umfangreiche App-Anbindung und umfassende Automatisierungsfunktionen ohne technischen Aufwand setzen, bietet Zapier eine ausgereifte, enterprise-taugliche Lösung. Es tauscht die Flexibilität und Kostenersparnis von n8n gegen Einfachheit und fortschrittliche KI-Funktionen.

Weitere Automatisierungstools findest du in unserem Gumloop Review und Pabbly Connect Review.