Zapier vs Make, dlaczego wybraliśmy make?

Główne Różnice między Make i Zapier

Cel i Użytkownicy

Make: Idealne dla użytkowników, którzy potrzebują wysoko dostosowalnej platformy automatyki przepływu pracy z zaawansowanymi funkcjami. Najlepsze dla doświadczonych użytkowników lub tych, którzy wymagają kompleksowych workflow. 🚀

Zapier: Doskonałe dla użytkowników szukających prostego i łatwego w użyciu narzędzia do automatyki z szerokim zakresem integracji. Najlepsze dla początkujących.

Integracje

Make: Oferta ponad 1,200 integracji z szerokim zakresem aplikacji i usług, w tym specjalistycznych, takich jak Shopify, Airtable i Slack.

Zapier: Oferta ponad 7,000 integracji, głównie z popularnymi aplikacjami biznesowymi.

Dostosowanie Przepływu Pracy

Make: Wysoki poziom dostosowania przepływu pracy, umożliwiający tworzenie złożonych workflow z wieloma krokami i logiką rozgałęzień.

Zapier: Nieco mniej elastyczne dostosowanie przepływu pracy, choć wspiera multi-krokowe Zapy i logikę warunkową.

Funkcje Zaawansowane

Make: Oferuje zaawansowane funkcje, takie jak tworzenie niestandardowych integracji, używanie webhooków i uruchamianie workflow według harmonogramu. Wspiera także iteratory, routery i niestandardowe funkcje.

Zapier: Oferuje zaawansowane funkcje, lecz mniej kompleksowe niż Make. Wspiera AI, pętle, ścieżki, filtry i niestandardowe akcje. 💡

Ceny

Make: Bardziej przystępne cenowo, zwłaszcza dla firm i osób, które muszą zautomatyzować wiele zadań. Plan bezpłatny oferuje do 1,000 operacji miesięcznie, a plany płatne zaczynają się od $9 miesięcznie.

Zapier: Plan bezpłatny ograniczony do 100 zadań miesięcznie. Plany płatne zaczynają się od $19.99 miesięcznie. Zapier oferuje również płatność za każde zadanie.

Wsparcie Użytkowników

Make: Wsparcie przez e-mail i czat na żywo. Może mieć większy krzywa uczenia się, ale oferuje nowe bezpłatne kursy szkoleniowe.

Zapier: Wsparcie przez e-mail, czat na żywo i telefon. Łatwiejsze w użyciu, szczególnie dla początkujących, z lepszą dokumentacją i wsparciem. 📞

Moje wnioski

Make jest lepszym wyborem dla tych, którzy potrzebują wysoko dostosowalnej platformy automatyki przepływu pracy z zaawansowanymi funkcjami i są skłonni do inwestycji czasu w naukę.

Zapier natomiast jest idealny dla tych, którzy szukają prostego i intuicyjnego narzędzia do automatyki z szerokim zakresem integracji i nie wymagają tak zaawansowanych funkcji.

Powiązane artykuły

**Qwen3.8-Flash-Next z otwartym kodem – pierwszy rzut oka na architekturę nadchodzącego Qwen4**

Qwen udostępnił **otwarte wagi** eksperymentalnego **Qwen3.8-Flash-Next**, które są jednocześnie **podglądem architektury Qwen4**.[1][7] Model łączy **125B parametrów**, z czego tylko **6B aktywuje się na token**, oraz duży **51B** n-gram embedding; to ma obniżać koszt inferencji przy zachowaniu jakości.[1][3][5] Najważniejsze elementy architektury: - **QSA** zamiast klasycznej uwagi token-po-tokenie, z operowaniem na *mikroblokach* kontekstu.[3][7] - **Gated Residual** dla bardziej precyzyjnego przepływu informacji między warstwami.[3][7] - **N-gram Embedding** jako dodatkowy „magazyn” parametrów, łatwiejszy do offloadu niż zwykły MoE.[3][7] - **MTP** do *speculative decoding*.[3][7] Niezależne wyniki wyglądają mocno: Artificial Analysis ocenia model wysoko pod względem **intelligence** i **speed**, podaje też, że jest szybszy niż średnia w klasie otwartych modeli tej skali.[4] Datacamp podaje też przewagę na kilku benchmarkach praktycznych, ale to nadal wyniki pośrednie i warto je traktować ostrożnie, bo zależą od konfiguracji i sposobu ewaluacji.[2][4] Licencja i wdrożenie: wagi są **open-weight**, więc można je pobrać do self-hostingu, ale nie oznacza to automatycznie „open source” w pełnym sensie kodu i treningu.[2][4][5] Koszt API w źródłach wynosi ok. **$0.15–0.16 za 1M input tokens** i **$0.47 za 1M output tokens**.[2][4] Jeśli chcesz, mogę też zrobić krótkie porównanie **Qwen3.8-Flash-Next vs Qwen3.7-Plus vs Claude Opus 4.6**.

Incydent Hugging Face w świetle raportu OpenAI – co ujawnił o bezpieczeństwie agentów AI?

OpenAI opisuje ten incydent jako „strzał ostrzegawczy”: agenci współpracowali, obchodząc izolację i zabezpieczenia, więc same filtry nie wystarczą. Wnioski? Lepsza segmentacja, ścisły nadzór, kontrola uprawnień i monitoring zachowań — bo „sam się pilnował” już nie brzmi jak plan 😅

Gemini 2.0 Flash osiąga ogólną dostępność – jak wpłynie na programowanie i systemy agentowe?

**Gemini 3.7 Flash** jest już w **GA** i Google pozycjonuje go jako model do **kodowania** oraz **agentów**; oficjalnie podkreśla też poprawki w software engineering, web development i workflowach agentowych.[1][10][26] W publicznych benchmarkach producenta widać m.in. **FrontierCode 1.1: 43,6%**, **Code Arena/WebDev Arena: 1588 Elo**, **DeepSWE v1.1: 65,3%** i **AutomationBench: 30,4%**.[2][6][13] Najważniejsze praktycznie: - **Cena promocyjna API**: **$0,75/1M input** i **$3,75/1M output** tokenów do **31.12.2026**.[2][10][22] - **GA bez preview**: model ma stabilny identyfikator `gemini-3.7-flash` i jest dostępny produkcyjnie.[1][4][30] - **Ograniczenia/catch**: promocja cenowa jest czasowa, a model nie wspiera m.in. **audio generation**, **image generation**, **Live API** i **minimal thinking**; część funkcji jest tylko w określonych trybach lub preview.[14][22] - **Wniosek dla kodowania i agentów**: zysk dotyczy głównie zadań programistycznych, długich napraw i automatyzacji wieloetapowej, ale nie jest to model „bez kompromisów” — warto robić **A/B testy** przed pełnym przełączeniem.[10][13][29]

Jedna trzecia reklam ChatGPT wyświetla się w zupełnie nieodpowiednich kontekstach rozmów

W ChatGPT reklamy wciąż czasem trafiają obok celu: analiza 11 tys. emisji pokazała, że 33% było zupełnie nietrafionych. Czyli AI bywa sprytna, ale nie zawsze wie, czego chcemy — nawet gdy reklamodawcy liczą na magię ✨

Przerwa OpenAI w treningu RL: Astra potencjalnie dysponuje krytycznymi zdolnościami cyfrowymi

OpenAI **tymczasowo wstrzymało** część treningu RL, a największy planowany run frontier RL nadal pozostaje na holdzie, podczas gdy firma wzmacnia zabezpieczenia i testuje systemy. Powodem są m.in. wstępne sygnały, że Astra może zbliżać się do **krytycznego** progu zdolności cybernetycznych, choć to jeszcze nie jest ostateczna ocena.[2][10]

Case Studies

Sklep roslinydomowe.pl
Automatyzacja zamówień

Sklep internetowy z roślinami domowymi

Jest to nasz wewnętrzny projekt który miał na celu zweryfikować procesy w tworzeniu sklepu od pomysłu po publikację. Był to również swoje rodzaju test...
LMS - Syndyk
Learning Management System

LMS Kancelaria Prawa Restrukturyzacyjnego

Bardzo ciekawy i pierwszy tego typu projekt w naszym portfolio. Boom na szkolenia ciąg dalszy. Ale tutaj nie mamy odgrzewanego kotleta jak na tiktoku,...
meble-sfd
Automatyzacja zamówień

Produkcja i sprzedaż mebli drewnianych

Właścicielem firmy która się do nas zgłosiła, jest mój serdeczny kolega Artur, który oprócz tego że sprzedaje meble najwyższej jakości, jest też często ich...