过去两年我写过十几篇 Agent 平台的基础篇，Dify、n8n、Zapier、Make、CrewAI、MetaGPT 一个不落。但每次有人问我”我该选哪个”，我发现按星数排出来的榜单全是废话——AutoGPT 18.7 万星，可它的收费根本不是平台，MetaGPT 7 万星，代码两个月没动了。
真正决定你每个月掏多少钱的，只有三个字：计费单位。
同样是”跑一个自动化工作流”，四家平台能给你算出四个完全不同的账单。今天这篇不讲谁功能多，就讲一件事——你那条工作流到底会被谁收几次钱。
先把账算明白
我拿最常见的一条链路做例子：一个 8 步的工作流，每月被触发 1 万次。
| 平台 | 计费单位 | 这个工作流的实际消耗 |
|---|---|---|
| Zapier | task（动作步） | 8 × 10000 = 8 万 task |
| Make | credit（模块动作） | 8 × 10000 = 8 万 credit |
| n8n Cloud | workflow execution（整条跑完算 1 次） | 10000 = 1 万次执行 |
| n8n 自托管 | 不限次数 | 你服务器的电费 |
同样跑 1 万次，Zapier 和 Make 要收你 8 万份钱，n8n 只收 1 万份。这就是差距。
再看免费额度。Zapier 免费档每月 100 个 task——上面那条 8 步工作流，免费额度只够跑 12 次。Make 免费档每月 1000 个 credit——够跑 125 次。n8n 官方定价页写得很直白：按”执行次数”计费，不看你一条流程里有几步；Community Edition 完全免费自托管，执行次数无上限。
这是官网原文，不是我推的。你品品。
逐个拆
Zapier：集成数量碾压，账单也是碾压
Zapier 的应用目录官方标注 9000+ 集成（独立 AI 类应用 477 个），横向覆盖确实没有对手。定价页把 Free / Professional（$19.99/月起）/ Team（$69/月，25 席）/ Enterprise 四档列得很干净，全部云端，数据可选美国或欧盟。
它的贵是有讲究的：Professional 及以上才有多步 Zap、无限高级应用、Webhook，Teams 及以上才有 SAML SSO。一个稍微复杂点的工作流，Free 档直接把你挡在门外。
Make：3000 应用，按 credit 一刀切
Make 就是原来的 Integromat，2020 年被 Celonis 收走，2022 年 2 月改名。官方页面列 3000+ 标准应用，另外生态里还有 350+ AI 应用，今年补上了 Make AI Agents（beta）、Maia 和 Make MCP Server。
坑在计费：Make 明确写了”每个模块动作算 1 个 credit”，而且过滤、格式化、循环这些内部步骤照样扣钱——对比 Zapier 的过滤器、格式化步骤不计入 task，这条差异能让你月度账单差出好几倍。还有一个隐藏收费：Make Code App 按代码执行时长 2 credits / 秒。
我详细写过 Make 的基础篇，画布确实比 Zapier 强，路由器和迭代器那些复杂分支它做得更细。
n8n：按执行次数收费，自托管就是无敌
n8n 官网定价页自己写着”所有套餐都包含无限用户、无限工作流和全部集成”。Starter 20 欧元/月、Pro 50 欧元/月含 1 万次执行、Business 667 欧元/月含 4 万次执行并支持自托管。
GitHub 上 205,690 星，集成目录官方标注 2192 个。别被 2192 这个数吓到——它有 HTTP Request 节点和自定义节点，任何能认证的 REST API 都能接，接不上就自己写。
Pro 那档的 1 万次执行，正好是我上面那条例子。超一点就要跳 Business 的 667 欧元，这是它最陡的悬崖。但 Community Edition 直接拉 Docker 跑起来，205K 星的开源项目，执行次数无上限、无功能阉割——代价是你得自己管一台机器。
Dify：卖的不是次数，是工作区
Dify 的账本跟前三家完全不是一回事。Cloud 的 Professional 是 $590 / 工作区 / 年，打包 5000 个 message credits、3 个团队成员、50 个应用、500 篇知识库文档、5GB 知识库存储。
它的 Community 版是免费的，但只给单工作区，而且要遵守 Dify 的自有开源许可——不是 MIT 那种你想怎么商用就怎么商用。157,785 星、TypeScript 写的、社区版 Docker 一键起。适合个人开发者或者小团队自建。Dify 基础篇 我写得很细。
顺带说说那几个”元老”
- AutoGPT 187,642 星，还在更新（最近一次提交就在今天），但它从来不是个平台，是一堆思路的总和。你没法给它交月费，也没法指望它替你托管服务。
- MetaGPT 70,731 星，MIT 协议，但最后一次提交是 2026 年 1 月 21 日。跑起来很惊艳，放生产上心里得有数。
- AutoGen 61,250 星，微软的，但走的是 CC-BY-4.0 许可，而且最后一次提交停在 2026 年 4 月 15 日。微软自己在推新的 Agent Framework。
- CrewAI 59,326 星，MIT，昨天还在提交。活跃度在这批里最好。
- Flowise 55,486 星，但最近一次提交是 2026 年 8 月 13 日，拖拽画布依然好用，选型前建议先翻一遍 issue。
上手建议
先量，再选。 打开你的工作流数一数：几条、几步、每天触发几次。这个数字直接对应上面那张表的哪一列，别凭感觉估。
低频（每天几十次）→ Zapier 或 Make。 100 个 task 的免费额度都够你玩一个月，别急着掏钱。
高频 + 数据敏感 → n8n 自托管。 8 步工作流跑 1 万次，Zapier 那边是 8 万 task，n8n 自托管这边是 0。把省下来的钱变成服务器钱，再加个备份脚本。
要做给客户用的产品 → Dify Cloud。 按工作区计价，模型费用你自己填 API key，可控。
实话
星数能告诉你社区热度，不能告诉你账单。18 万星的 AutoGPT 不收你钱，20 万星的 n8n 收你 20 欧元——这两个数字背后是完全不同的两种生意。
还有一个没人愿意讲的实话：这些平台没有一个是”全自动”的。Zapier 免费档只给你两步 Zap，Make 免费档一次运行上限 5 分钟，n8n 试用期 1000 次执行、180 秒超时。所谓”AI Agent 平台”，最后还是要有人搭积木、盯运行日志、处理超时重试。省下来的从来不是搭积木的时间，是数据要过几道别人的服务器。
选平台之前，先去官网定价页数一遍你那条工作流的步骤。这十分钟，能帮你省掉每个季度的一次账单惊吓。
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