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AI 工作流程平台可简化流程、节省时间并降低成本。选择正确的解决方案取决于您的需求——技术灵活性、成本效益或易用性。以下是四个热门平台的简要分类：
快速对比:
每个平台都有独特的优势——Prompts.ai 在 AI 编排方面表现出色，Zapier 简化了应用程序连接，n8n 提供了技术灵活性，Make 支持复杂的逻辑。您的选择应符合团队的技能、目标和预算。
AI 工作流程平台比较：功能、定价和最佳用例
Prompts.ai 是一个强大的 AI 编排平台，汇集了超过 35 种大型语言模型，包括 GPT-5， 克劳德， 美洲驼， 双子座， Grok-4， Flux P，以及 Kling，合并为一个统一的接口。这消除了兼顾多个供应商账户和 API 密钥的麻烦。用它的 API 优先设计，该平台充当 “即服务” 层，使开发团队能够通过 REST API 将人工智能功能无缝连接到现有系统，无需将提示硬编码到应用程序逻辑中。为了进一步简化集成，该平台提供了适用于 Python 和 JavaScript 的专用 SDK，使团队更容易使用他们首选的编程语言，同时降低技术复杂性。
Prompts.ai 包含一个 FinOps 层 它可以跟踪所有集成模型中的代币使用情况，从而即时了解人工智能支出。这使团队能够在工作流程层面优化成本，从而有可能将人工智能软件支出减少多达 98% 与维护多个独立订阅相比。该平台的 即用即付 TOKN 积分系统 取消了固定的月费，将成本直接与使用量挂钩，而不是依赖传统的座位定价。此外，团队可以在同一个界面中并排比较不同模型的性能，从而根据成本效率或性能指标进行精确的任务分配。
用它的 即时的 CMS 功能，Prompts.ai 使非技术团队能够在不依赖开发人员的情况下管理 AI 工作流程。与从头开始构建工作流程相比，企业用户可以快速部署专家设计的 “省时”（由认证提示工程师精心设计的预建提示工作流程），可以节省时间和精力。该平台还提供全面的入职和企业培训计划，以及 即时工程师认证，为组织配备内部专家，他们可以定制工作流程以满足特定的业务需求。
无论您是小型创意团队还是财富 500 强企业，Prompts.ai 都旨在与您的组织一起成长。添加新模型或用户是无缝的，该平台可确保 企业级治理 为每次 AI 交互提供详细的审计跟踪。随着各部门使用量的增加，这使得保持合规性变得容易。实时仪表板可清晰地查看 AI 支出，将成本与特定团队和可衡量的业务成果联系起来。这种透明度有助于领导层就扩大人工智能的采用范围做出明智的决定，同时控制成本。
Zapier 可连接超过 8,000 个应用程序和 300 个 AI 工具，使其成为集成工作流程的多功能解决方案。它支持 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 和 Grok 等模型，让团队可以灵活地为编码、推理或实时搜索等任务选择最佳模型。对于没有内置集成的应用程序，Zapier提供网络挂钩和私有应用程序选项来链接自定义API或本地工具。模型上下文协议 (MCP) 连接器更进一步，允许用户直接从他们首选的人工智能工具触发Zapier的30,000多个应用程序操作中的任何一个。这种统一的方法简化了整个技术堆栈的流程，提高了效率并降低了成本。
Zapier已经处理了超过2亿个人工智能任务，每月运行2300万个任务。这包括每月自动处理1,100份支持请求，解决其中的28％，从而节省了600小时和50万美元。此外，铅浓缩系统回收了282个工作日，释放了100万美元的潜在收入。
“由于自动化，我们已经看到潜在收入增加了约100万美元。我们的代表现在可以纯粹专注于完成交易，而不是管理员。”
借助无代码界面，Zapier使非技术用户能够在短短几个小时内设置自动化。AI Copilot 功能允许用户用通俗的语言描述工作流程，系统会自动构建自动化。可视化拖放画布和集中式表格进一步简化了工作流程的创建和管理。此外，内置的 “Zapier人工智能” 工具将人工智能步骤集成到自动化中，无需单独的人工智能帐户，直接在平台内利用GPT-4o mini等模型。
Zapier 支持企业级可扩展性，具有全局变量、SOC 2 II 类合规性、SSO/SCIM 集成和无限日志等功能。这些功能可确保在需求增长时实现安全、一致的自动化。例如，Okta 将升级时间从 10 分钟缩短到几秒钟，Marcus Saito 分享道：
“Zapier 让我们的三人团队看起来像一支由十人组成的团队。”
n8n 通过其预先构建的集成与 1,000 多个应用程序连接，并且可以使用其 HTTP 请求节点通过 API 链接到任何服务。它的与众不同之处在于它的 70 多个专用 LangChain 节点，旨在帮助构建模块化 AI 应用程序，同时支持客户端和服务器角色中的模型上下文协议 (MCP)。该平台包括OpenAI（GPT-4，DALL-E）、Anthropic、Azure、DeepSeek、Mistral和OpenRouter等知名服务的官方节点，以及通过Ollama提供的本地模型。它还与 Supabase、Qdrant、Pinecone 和 Zep 等矢量数据库无缝集成。对于没有预建节点的服务，开发人员可以灵活地直接在其中编写自定义逻辑 JavaScript 在工作流程中，实现量身定制的集成。这种广泛的连接确保了经济高效且可扩展的运营。
n8n 的定价模型简单得令人耳目一新：无论包含多少步骤，一次执行等于一次工作流程运行。例如，一个 10 步的工作流程仅需 1 个积分，而基于任务的平台将为每个步骤收费，这就是 n8n 成本效益最高可提高 1,000 倍 适用于复杂的 AI 工作流程。该平台每秒可以在单个实例上处理多达 220 个工作流程执行。其影响的一个真实例子是沃达丰，该公司报告说，通过采用n8n实现自动化，节省了220万英镑，展示了其在企业层面的有效性。这些节省直接转化为工作流程效率和价值的提高。
n8n 拥有 4,000 多个入门模板，可简化常见场景的工作流程创建。该平台为合并、循环、筛选和拆分数据等任务提供内置节点，以及 “切换” 和 “If” 节点，用于根据人工智能生成的情绪或分类路由数据。开发人员可以只执行序列中的最后一步，而不是整个工作流程，从而更有效地测试和调试工作流程。此外，“Human-in-the-loop” 功能允许在关键检查点进行手动审查，从而增加了额外的控制层。
n8n 专为企业级可扩展性而构建。它是 队列模式 使用 Redis 在多个工作实例之间分配工作流程执行，确保高性能。部署选项包括 Docker 和 Kubernetes，该平台支持基于 Git 的源代码控制，因此可以轻松管理暂存环境和生产环境之间的过渡。为了实现安全操作，n8n 集成了 AWS Secrets Manager、Azure Key Vault、Google Cloud Platform 和 HashiCorp Vault 等外部密钥管理器。免费的自托管社区版提供无限次执行，而云计划起价为每月20美元，提供2,500个工作流程执行，没有步骤限制。
与 Over 建立联系 2500 个应用程序 而且提供了惊人的体验 30,000 多个动作 跨CRM、数据库和通信平台等工具。和 400 多个预建的 AI 应用程序集成，它与OpenAI、Anthropic、谷歌人工智能、Midjourney和ElevenLabs等主要参与者无缝链接。对于没有预建模块的应用程序，Make 提供用于 API 连接的 HTTP 模块和用于创建定制集成的自定义应用程序 SDK。该平台还支持 模型上下文协议 (MCP)，使 Make 工作流程能够与外部 AI 系统进行交互，无论是通过调用还是被外部 AI 系统调用。
效率是 Make 设计的核心。其可视化的 “Make Grid” 界面显示了每个模块，因此可以轻松发现和解决瓶颈。路由器、迭代器和聚合器等工具可确保顺利处理动态数据。同时，其人工智能代理利用大型语言模型（LLM）来确定实现特定目标的最有效路线或工具，超越僵化、基于规则的系统。内置错误管理允许工作流程重试、忽略或切换到备用选项，从而确保操作不间断。定价以运营为基础， 核心计划起价为每月 9 美元，适用于 10,000 次操作，与基于任务的替代方案相比，为高容量需求提供了具有成本效益的解决方案。
Make 通过其直观的拖放界面使集成变得简单。虽然该平台具有可管理的学习曲线，但其40多个内置函数（涵盖正则表达式、JSON解析和数学运算）允许用户制定精确的工作流程。“返回输出” 模块确保 AI 代理接收正确的数据，从而在工具场景中生成准确的响应。免费套餐包括 每月 1,000 次操作 执行间隔为15分钟，而付费计划起价仅为每月9美元，可解锁分钟级计划和无限的活跃工作流程。
专为企业级需求而设计，Make 包括 GDPR 和 SOC 2 第二类合规性 用于安全的数据处理。其网格编排视图提供了代理、应用程序和工作流程的高级概述，并结合了实时分析，便于调试和性能跟踪。定价灵活调整，从免费套餐到核心套餐（9 美元/月）、专业套餐（优先执行后每月 16 美元）、Teams 套餐（每月 29 美元，带团队权限），以及提供高级安全功能、SSO 和专用支持的自定义企业计划。该平台的可视化生成器还提供对 JSON 结构和 HTTP 请求的详细见解，确保完全透明和操作控制。这种可扩展性确保 Make 可以轻松处理从小型团队到大型企业的所有事务。
详细研究这些平台的功能可以揭示它们各自的优势和利弊权衡。 扎皮尔 在连接方面大放异彩，提供超过 8,000 个集成和 AI Copilot，使非技术用户能够使用自然语言创建工作流程。但是，随着使用量的扩大，其基于任务的定价可能会导致成本上升。
n8n 通过提供自托管选项来满足技术团队的需求，即使是复杂的多步骤流程，这也有助于保持可预测的成本。也就是说，它的灵活性伴随着更陡峭的学习曲线，通常需要掌握JavaScript或Python的知识。
制作 凭借基于流程图的可视化生成器脱颖而出，非常适合处理复杂的数据转换和多分支逻辑。但是，其每步积分定价模型需要精确的优化，因为每项行动都会影响成本。
Prompts.ai 专注于通过实时 FinOps 跟踪来统一 35 种以上的语言模型。这种设置对于旨在控制成本的受监管行业和团队特别有利。但是，它在人工智能编排方面的专业知识意味着它无法提供其他平台中更广泛的业务应用程序连接。
以下是它们主要功能的并排比较，以帮助指导您的决策：
这些功能转化为可衡量的结果。例如，在 2025 年，一个由三人组成的远程 IT 团队使用 Zapier 和 ChatGPT 自动处理了 1,100 个支持请求单中的 28%，节省了 600 个小时。同样，Popl每年将线索路由成本降低20,000美元。
“对于开发人员来说，n8n 是明智的选择，因为它除了预先配置的集成节点以及源代码可用许可外，还提供 JavaScript 和 Python 中的真实代码备用功能。”-The Blogsmith 创始人 Maddy Osman
归根结底，最佳平台取决于您团队的技术专长和集成需求。非技术团队可能会倾向于使用Zapier的广泛集成和支持快速原型设计的AI Copilot。另一方面，以开发者为中心的组织可能会发现n8n的自托管和可定制的执行模式对管理成本更具吸引力。同时，Make提供了强大的视觉逻辑工具，尽管其定价需要大规模的仔细监督。
选择合适的人工智能工作流程平台取决于团队的专业知识、特定需求和未来目标。对于非技术团队而言，具有用户友好型自动化工具和大量应用程序库的平台是理想的选择，尽管扩展成本可能成为一个问题。另一方面，运营和技术团队通常需要更高级的选项：运营团队受益于能够处理复杂的多步骤逻辑和数据转换的可视化生成器，而技术团队则优先考虑自托管功能和JavaScript可扩展性，以确保数据隐私和量身定制的解决方案。
对于在监管监督下兼顾多种 AI 模型的组织来说，提供统一接入、实时成本监控和企业级合规性的平台至关重要。这些功能有助于避免工具蔓延并维持适当的治理。无论是简单性还是严格遵守法规，每个平台都能满足不同的优先事项。
“只有嵌入到实际业务工作流程中，人工智能才能实现目标。模型和见解必须转化为自动操作、批准或通知，才能产生有意义的影响。” — Domo
预计支持人工智能的工作流程的使用将显著扩大，到2025年底，占企业流程的比例将从3％增长到25％。但是，值得注意的是，由于基础设施方面的挑战，大约95％的生成式人工智能试点未能投入生产。要取得成功，需要仔细的测试、正确的版本控制以及技术和业务团队之间的无缝协作。使您的平台选择与长期流程目标保持一致是产生可衡量的业务成果的关键。
在选择人工智能工作流程平台时，重要的是要关注几个关键方面，以确保它符合您的需求。 互操作性 应该是重中之重——该平台必须与您现有的工具、模型和数据源无缝协作，从而实现顺畅的自动化和不间断的数据流。
效率 是另一个关键要素。该平台应帮助您充分利用资源、简化工作流程、削减成本并最终提高生产力。
你还要看看 易于集成。可靠的平台应易于设置并与您当前的系统连接，从而减少对复杂定制的需求。此外，强大的安全措施、遵守相关法规以及灵活处理不断变化的要求等功能对于确保长期成功至关重要。考虑这些因素将帮助您选择一个能够简化人工智能驱动的流程并与您的目标保持一致的平台。
Prompts.ai 使用它消除了管理 AI 开支的麻烦 即用即付定价模式，允许您仅为实际使用的资源付费。这种灵活的方法可以帮助企业削减成本，对于那些希望优先考虑预算效率的人来说，这是一个明智的选择。
该平台还提供 实时成本跟踪 和 治理工具，使团队能够密切监控支出并根据需要设定限额。通过将经济实惠与强大的财务管理功能相结合，Prompts.ai 为组织提供了微调预算的工具，同时完全控制其人工智能运营。
在定制和成本管理方面，n8n 和 Make 采取了不同的路径。 n8n 作为一个开源、自托管的平台脱颖而出，使用户能够深度自定义和控制其工作流程。由于费用仅限于托管和维护，因此对于具有技术知识的团队来说，这种方法是经济实惠的选择，可以管理自己的基础架构。
相比之下， 制作 采用按运营付费的定价模式运营，其中成本与工作流程步骤的数量挂钩。它具有直观且设置快捷的无代码界面，以及为增加便利性而预建的模板。但是，随着工作流程变得越来越复杂，相关成本可能会显著增加。从本质上讲，对于寻求广泛定制和降低成本的组织来说，n8n 是一个不错的选择，而 Make 则吸引了那些重视简单性和快速实施的企业。
