Make vs Gumloop: Hvilken AI-automatisering er best? (2026)

Make vs Gumloop: Hvilken AI-automatisering er best? (2026)

Make (tidligere Integromat) er en etablert gigant i no-code automatisering med over et tiår i markedet. Gumloop er en nyere, AI-native plattform som er bygget fra grunnen for å gjøre det enkelt å kombinere LLM-er, webscraping og dataprosessering i visuelle arbeidsflyter. Begge er visuelle flytbyggere, men filosofien er forskjellig: Make er bredest og mest moden, mens Gumloop er dypest på AI-drevne dataprosesser.

Rask sammenligning

Make — den modne generalist-automatisatoren

Med sin lange fartstid og 1 500+ integrasjoner er Make standarden mange no-code-team måler alt annet mot. Plattformen bygger på scenariobegrepet: du drar moduler på plass i et visuelt lærret, definerer triggere, betingelser og handlinger — og Make kjører dem i bakgrunnen.

Priser (juni 2026)

• Gratis: 1 000 operasjoner/mnd, 2 aktive scenarioer, minimum 15 min kjøreintervall
• Core (fra ca. $9/mnd, fakturert årlig): 10 000 ops/mnd, 3 aktive scenarioer
• Pro (fra ca. $16/mnd, fakturert årlig): 10 000 ops/mnd, ubegrensede scenarioer, custom variables
• Teams (fra ca. $29/mnd, fakturert årlig): Teamroller og delt workspace
• Enterprise (tilpasset pris): Ubegrenset kapasitet, SSO, SLA

Operasjoner telles per modul-kjøring, ikke per scenario.

Styrker

Makes overlegne bredde er vanskelig å matche: 1 500 native integrasjoner betyr at du sjelden må ty til HTTP-kall for å koble til tjenester du allerede bruker. Historikklogging, feilhåndtering og mulighet for gjenstart av feilede kjøringer gjør Makes til et stabilt produksjonsmiljø.

Det visuelle grensesnittet er modent og godt dokumentert — et stort community og en rik biblioteksamling av ferdiglagde scenariomaler gjør at du sjelden starter fra null. Avanserte funksjoner som iteratorer og aggregatorer gir kraft til kompleks databehandling.

Svakheter

AI er ikke Makes hjemmebane. Vil du bruke GPT-4o eller Claude i en flyt, legger du inn et HTTP-kall — men selve integrasjonen, feilhåndtering og parsing av LLM-svar er noe du konfigurerer manuelt. Det er mulig, men krever mer oppsett enn AI-native plattformer. Gumloop, derimot, er bygget for nettopp dette.

Gumloop — AI-native flytbygger

Gumloop ble lansert i 2023 og har raskt fått et dedikert brukermiljø blant folk som vil bygge AI-drevne datapipelines uten kode. Plattformen er optimert for brukstilfeller der LLM-er, webscraping, PDF-analyse og databerikelse er kjernen — ikke krydder på toppen.

Priser (juni 2026)

• Gratis: Begrenset antall credits/mnd, tilgang til grunnleggende noder
• Creator (fra ca. $97/mnd): Mer credits, alle AI-noder, egendefinerte arbeidsflyter
• Pro (fra ca. $297/mnd): Høy volum, prioritert kjøring, team-funksjoner
• Enterprise (tilpasset pris): Privat instans, SSO, dedikert support

Priser er i USD og kan variere; sjekk gumloop.com for oppdatert prisliste.

Styrker

Gumloops store fordel er at AI-integrasjon er førsteklasses, ikke et ettertanke. Noder for GPT-4o, Claude og Gemini er like enkle å bruke som et tekstfelt. Webscraping, PDF-innlesing, YouTube-transskribering og strukturert dataekstraksjon er innebygde noder — ikke noe du må bygge selv.

For brukstilfeller som «skrap alle anmeldelser fra Trustpilot, analyser dem med Claude, strukturer output og last opp til Google Sheets» er Gumloop vesentlig enklere å rigge enn Make. Det er spesielt populært for innholdsmarketing, lead generation og research-pipelines.

Gumloop lar deg kjøre arbeidsflyter manuelt eller via schedule, og det er enkelt å koble noder i pipeline-stil.

Svakheter

Gumloop har langt færre integrasjoner enn Make — rundt 50 apper mot Makes 1 500+. Plattformen er relativt ny og har et mindre community. For tradisjonelle integrasjons-brukstilfeller (CRM til ERP, Slack-varsler, e-postsekvenser) er Make mye rikere.

Prisen er også høyere enn Make: Creators grunnplan ($97/mnd) er vesentlig dyrere enn Makes Core ($9/mnd). Gumloop lønner seg primært for team som bruker AI som kjernen i flyten.

Head-to-head: AI-arbeidsflyt

La oss si du vil bygge en arbeidsflyt som: henter nye leads fra et Google Sheet, søker etter bedriftens nettside, bruker AI til å skrive en personalisert outreach-e-post og legger den i HubSpot.

Med Make: Tre Google Sheets-modul, HTTP-modul for webscraping (tredjepartservice), OpenAI-modul, HubSpot-modul. Mulig, men krever 5–8 moduler og manuell parsing av JSON-svar.

Med Gumloop: Spreadsheet-node, Scrape-node, LLM-node med prompt, HubSpot-node. Lettere å sette opp, men avhengig av at HubSpot-integrasjonen er tilgjengelig.

For AI-drevne pipelines er Gumloop generelt raskere å rigge. For komplekse flyter med mange ulike systemer er Make mer fleksibel.

Hvilken bør DU velge?

Velg Make hvis:

• Du vil koble mange ulike apper og tjenester i en strukturert flyt
• Budsjettet er begrenset (Make Core er mye rimeligere)
• Du jobber med tradisjonelle integrasjonsbehov: CRM, e-post, regneark, prosjektverktøy
• Du vil ha stabilitet, bredt community og god dokumentasjon
• AI er en liten del av flyten, ikke kjernen

Velg Gumloop hvis:

• AI-modeller, webscraping og databerikelse er hoveddelen av flyten
• Du vil bygge research-, innholds- eller lead-pipelines drevet av LLM-er
• Du er villig til å betale mer for enklere AI-integrasjon
• Du jobber med innholdsmarketing, SEO, research eller datainnsamling

Ofte stilte spørsmål

Er Gumloop et alternativ til Make? For AI-drevne datapipelines kan Gumloop erstatte Make. For brede app-til-app-integrasjoner er Make mer komplett med 1 500+ tilkoblinger mot Gumloops rundt 50.

Hva koster Gumloop? Gumloop tilbyr en gratis plan med begrenset kapasitet. Creator-planen koster fra ca. $97 per måned, Pro fra ca. $297 per måned. Enterprise-pris er tilpasset.

Støtter Make AI-modeller? Ja, via HTTP-modul eller egne moduler for OpenAI. Det krever imidlertid mer manuell oppsett enn AI-native plattformer som Gumloop.

Kan jeg bruke Make og Gumloop sammen? Ja. Noen team bruker Gumloop for AI-tunge delprosesser og Make for integrasjonsflyten rundt. En Gumloop-arbeidsflyt kan trigges via webhook fra Make.