Make vs Dify vs Coze 비교: 노코드 자동화·AI 에이전트 빌더 뭐가 다를까 (2026)

자동화 툴 얘기가 나오면 대부분 n8n부터 떠올리지만, 노코드 자동화·AI 에이전트 빌더 시장은 그보다 훨씬 넓습니다. 이미 n8n vs Zapier vs Make 비교 글에서 업무 자동화 3사를 다뤘으니, 이번엔 성격이 다른 세 도구 Make·Dify·Coze를 놓고 비교해보겠습니다.

Make는 n8n·Zapier와 함께 묶이는 ‘업무 프로세스 자동화’ 도구입니다. 반면 Dify와 Coze는 처음부터 LLM 기반 AI 에이전트·앱을 만드는 데 초점을 맞춘 플랫폼이라 포지셔닝 자체가 다릅니다.

세 도구 모두 코드 없이 화면에서 드래그앤드롭으로 결과물을 만들 수 있다는 공통점은 있지만, 요금 구조·실제 운영 비용·AI 에이전트 지원 범위는 크게 갈립니다. 요금표뿐 아니라 실제 사용 시나리오 기준 비용 계산과 온보딩 단계 수까지 직접 정리했습니다.

Make · Dify · Coze 한눈에 비교

세 도구를 운영사, 포지셔닝, 요금, AI 에이전트 지원 방식 기준으로 정리했습니다.

구분	Make	Dify	Coze
운영사	Celonis 산하 사업부(전신 Integromat)	LangGenius, Inc.	ByteDance
포지셔닝	업무 앱 연결 자동화(워크플로우+AI 노드)	LLM 앱·에이전트 빌더(RAG·멀티모델 내장)	노코드 AI 에이전트+메신저 배포
무료 플랜	월 1,000크레딧, 활성 시나리오 2개	메시지 크레딧 월 200, 워크스페이스 1개	일 10크레딧
유료 시작가	Core 월 9달러~(연간 결제, 크레딧 1만)	Professional 월 59달러~(연 590달러)	Premium Lite 월 9달러(일 100크레딧)
AI 에이전트 지원 방식	AI 노드로 LLM 호출 추가(자동화가 본체)	RAG·에이전트 프레임워크·MCP 기본 내장	노코드 에이전트 빌더가 본체, 멀티플랫폼 배포
난이도	중(비주얼 시나리오, 앱 커넥터 1,000개+)	중~상(LLM·RAG 개념 이해 필요)	하(가입 후 몇 분 내 첫 에이전트 완성 가능)
셀프호스팅	미지원(클라우드 전용)	지원(오픈소스 커뮤니티 에디션 무료)	미지원(클라우드 전용)

요금·기능 정보는 Make 공식 요금제 페이지, Dify 공식 요금제 페이지, Coze 공식 요금제 페이지를 2026-07-22 WebSearch로 각각 개별 확인한 값입니다(통합 검색 한 번이 아니라 도구별로 따로 검증). 세 서비스 모두 요금·크레딧 정책을 자주 조정하니, 실제 결제 전 공식 페이지에서 최신 금액을 다시 확인하시길 권합니다.

Make — 비즈니스 자동화에 AI를 얹은 베테랑

Make는 이번 비교에서 유일하게 ‘기존 업무 자동화에 AI를 얹은’ 계열로 분류되는 도구입니다. 2012년 Integromat으로 출발해 2020년 Celonis에 인수됐고 2022년 지금의 이름으로 바뀌었으며, Celonis 산하 사업부로 운영되면서 1,000개가 넘는 앱 커넥터를 붙여 왔습니다.

Make 요금제 상세와 비용 시뮬레이션

요금은 무료(월 1,000크레딧, 활성 시나리오 2개)부터 Core(연간 결제 시 월 9달러), Pro(월 16달러), Teams(월 29달러), Enterprise(별도 문의)까지 5단계입니다. Core·Pro·Teams는 기본 크레딧이 모두 월 1만 크레딧으로 동일하며, 플랜이 올라가도 크레딧이 늘어나는 게 아니라 우선 실행, 전문 로그 검색, 템플릿 공유, 팀 권한 같은 부가 기능이 추가되는 구조입니다. 표준 모듈은 1회 호출당 1크레딧이 소진되며, 2025년 8월부터 과금 단위 이름도 기존 ‘오퍼레이션(operation)’에서 ‘크레딧(credit)’으로 바뀌었습니다.

n8n·Zapier와 나란히 비교한 이전 글에서는 다루지 않았던 실제 비용 시뮬레이션을 직접 계산해보겠습니다. ‘폼 제출 → 슬랙 알림 → 구글 시트 기록 → AI로 요약 이메일 초안 작성 → 이메일 발송’까지 5단계로 구성된 워크플로우를 월 500회 실행한다고 가정하면, 표준 모듈 4개는 500회 × 4 = 2,000크레딧이고 AI 모듈은 표준 모듈 대비 최대 수십 배(2~50배)까지 크레딧을 더 쓴다는 업계 분석을 참고해 보수적으로 10배만 잡아도 500회 × 10 = 5,000크레딧, 합쳐서 약 7,000크레딧이 필요합니다. Core 플랜(월 1만 크레딧)의 한도 안에 들어오지만, 실행 횟수나 AI 모듈이 늘어 크레딧이 부족해지면 플랜을 올려도 기본 크레딧은 그대로이므로 1,000·10,000 단위로 추가 크레딧 팩을 구매하거나, 크레딧 소진 전 자동으로 1만 크레딧을 추가 구매해주는 오토 탑업(auto top-up)을 설정해야 합니다.

Make 온보딩 — 첫 시나리오 만들기까지

Make 공식 헬프센터 가이드 기준으로 가입 → 새 시나리오 생성 → 첫 모듈(트리거 앱) 검색·연결 설정 → 테스트 데이터로 1회 실행(Run once) → 저장 → 활성화까지 총 6단계면 첫 자동화를 완성할 수 있습니다. 앱마다 별도 인증(커넥션) 설정이 필요할 수 있어, 연동할 앱이 많을수록 초기 설정 시간이 함께 늘어나는 편입니다.

Make의 1,000개+ 앱 커넥터와 비주얼 시나리오 빌더

• 슬랙·노션·구글 시트 등 1,000개 이상 앱과 즉시 연결할 수 있는 성숙한 커넥터 생태계
• 노드를 캔버스에 배치하는 방식이라 복잡한 분기 로직도 한눈에 파악하기 쉬움
• AI 노드(LLM 호출, RAG, 분류 등)를 기존 자동화 흐름 중간에 자연스럽게 끼워 넣을 수 있음

Make 단점

• 크레딧이 모듈(단계) 호출 단위로 소진돼, 분기가 많거나 AI 모듈이 섞인 시나리오는 표시 요금보다 실제 비용이 커지기 쉬움
• 독립형 AI 에이전트를 처음부터 만드는 설계가 아니라 ‘기존 자동화에 AI 기능 추가’에 가까움
• 셀프호스팅을 지원하지 않아 데이터를 반드시 Make 클라우드에 맡겨야 함

Dify — LLM 앱·에이전트 전문 빌더

Dify는 LangGenius가 만든 오픈소스 플랫폼으로, 2026년 3월 시리즈 Pre-A로 3,000만 달러를 유치하며 기업가치 1억 8,000만 달러를 인정받았습니다. Make와 달리 처음부터 RAG 파이프라인, 프롬프트 IDE, 멀티모델 오케스트레이션, 에이전트 프레임워크를 하나의 화면에 통합한 ‘AI 앱 빌더’로 설계됐습니다.

Dify 요금제 상세와 비용 시뮬레이션

요금은 Sandbox(무료, 메시지 크레딧 월 200)부터 Professional(월간 결제 시 월 59달러, 연간 결제 시 월 환산 약 49달러[590달러/12개월], 메시지 크레딧 월 5,000), Team(월간 결제 시 월 159달러, 연간 결제 시 월 환산 약 133달러[1,590달러/12개월], 메시지 크레딧 월 1만), Enterprise(별도 문의)까지입니다. 메시지 크레딧을 다 쓰면 상위 플랜으로 강제 업그레이드해야 하는 구조가 아니라, 본인 LLM API 키(BYOK)를 미리 연결해두면 크레딧 소진 후 자동으로 그 키로 전환되는 구조입니다.

예를 들어 사내 규정을 학습시킨 RAG 챗봇을 팀원 20명이 하루 평균 2회씩(주 5일 기준) 이용한다고 가정하면, 월 대화(메시지) 수는 20명 × 2회 × 22일 = 약 880건입니다. 이 정도면 Professional 플랜의 월 5,000 메시지 크레딧 한도 안에서 Dify 내장 모델 사용분이 그대로 크레딧에서 차감되고, 플랫폼 비용은 월 59달러 선에서 끝납니다. 크레딧을 다 쓴 뒤 연결해 둔 본인 API 키로 전환되면 그때부터는 실제 사용 모델(GPT-4o, Claude 등) 단가에 따른 토큰 비용이 별도로 청구됩니다.

Dify 온보딩 — 첫 에이전트 만들기까지

Dify 공식 문서 기준으로 앱 생성(챗봇/에이전트 템플릿 선택) → 이름·LLM 모델 선택 → 시스템 프롬프트로 역할·톤·출력형식 정의 → 내장 채팅창에서 테스트 → 웹앱이나 API로 퍼블리시까지 5단계입니다. 다만 프롬프트 설계·모델 선택 단계에서 LLM 관련 개념을 어느 정도 알아야 원하는 결과가 나오는 편이라, Make·Coze보다 초반 학습 부담이 있습니다.

Dify 장점

• RAG·프롬프트 관리·모델 오케스트레이션이 기본 내장돼 있어 LLM 앱을 빠르게 프로토타이핑할 수 있음
• 오픈소스로 공개돼 있어 셀프호스팅하면 플랫폼 이용료 없이 인프라 비용만 부담하면 됨
• MCP(Model Context Protocol) 양방향 지원으로 다른 에이전트·도구와의 상호운용성이 넓음

Dify 학습곡선과 토큰 비용 변수

• Make·Coze 대비 학습곡선이 있어 LLM·프롬프트·RAG 개념을 어느 정도 알아야 제대로 활용 가능
• 클라우드 요금이 세 도구 중 가장 비싼 편(Professional 기준 월 59달러~)
• 메시지 크레딧을 다 쓰면 본인 API 키로 자동 전환되는 구조라, 운영 규모가 커질수록 정액 요금 대신 실사용량 기준 토큰 비용을 직접 관리해야 하는 부담이 생김

Coze — 바이트댄스의 노코드 AI 에이전트

Coze는 틱톡 운영사인 ByteDance가 만든 노코드 AI 에이전트 플랫폼입니다. 코드 없이 챗봇형 에이전트를 만들어 웹·API는 물론 틱톡·라크(Lark)·디스코드·텔레그램 같은 메신저에 바로 배포할 수 있는 게 특징입니다.

Coze 요금제 상세와 비용 시뮬레이션

요금은 무료(하루 10크레딧)부터 Premium Lite(월 9달러, 하루 100크레딧), Premium(월 19달러, 하루 400크레딧), Premium Plus(월 39달러, 하루 1,000크레딧)까지 4단계이며, 유료 플랜은 3일 무료체험을 제공합니다. 크레딧이 월 단위가 아니라 ‘일 단위’로 리셋되는 방식이라는 점이 Make·Dify와 다릅니다.

예를 들어 인스타그램 DM에 자동 응답하는 개인 크리에이터용 챗봇을 하루 50~80건 처리한다고 가정하면 Premium Lite(월 9달러, 일 100크레딧) 한도 안에서 충분히 운영할 수 있습니다. 문의량이 하루 200건 이상으로 늘어나면 Premium(월 19달러, 일 400크레딧)으로 올려야 여유가 생깁니다.

Coze 온보딩 — 첫 에이전트 만들기까지

Coze 공식 문서 기준으로 가입 → Workspace에서 ‘Create Agent’ 클릭 → 이름 입력 후 확인 → Persona & Prompt 섹션에서 캐릭터·말투만 설정하면 바로 대화 테스트가 가능해, 지식베이스 업로드나 워크플로우 연결은 선택 사항으로 남겨두고 최소 4단계로 끝낼 수 있습니다. 이 짧은 경로가 ‘가입 후 몇 분 내 첫 에이전트 완성’이라는 평가로 이어지는 배경입니다.

Coze의 낮은 진입장벽과 메신저 배포

• 가입 후 대화형으로 에이전트를 만들 수 있어 셋 중 진입장벽이 가장 낮음(최소 4단계로 첫 에이전트 완성 가능)
• 템플릿이 풍부하고, 만든 에이전트를 메신저·SNS 채널에 바로 배포하는 연동이 쉬움
• GPT-4o 등 여러 모델을 선택해 쓸 수 있는 멀티모델 지원

Coze 크레딧 일일 리셋과 셀프호스팅 미지원

• 크레딧이 일 단위로 리셋돼 하루 사용량이 몰리면 그날 안에 소진될 수 있음
• Make처럼 다양한 업무용 SaaS(회계·CRM 등)를 깊게 연결하는 엔터프라이즈 자동화보다는 개인·크리에이터용 챗봇에 더 특화
• 셀프호스팅을 지원하지 않아 데이터가 ByteDance 클라우드에 남음(사내 민감 데이터 사용 시 주의 필요)

이런 사람에게 추천

이미 쓰고 있는 업무 도구(구글 워크스페이스, 슬랙, 노션, CRM 등)를 코드 없이 연결해 반복 업무를 없애고 싶다면 Make가 가장 익숙한 선택입니다. n8n·Zapier와 나란히 비교해보고 싶다면 n8n vs Zapier vs Make 비교 글도 참고하세요.

사내 지식베이스를 연결한 RAG 챗봇이나 자체 LLM 앱을 직접 서비스로 만들고 싶다면 Dify가 적합합니다. 오픈소스 셀프호스팅이 가능해 데이터를 외부에 두기 부담스러운 팀에도 맞습니다.

사이드 프로젝트나 부업으로 SNS·메신저에 바로 배포할 챗봇형 에이전트를 빠르게 만들고 싶다면 Coze의 낮은 진입장벽이 유리합니다. 아직 어떤 에이전트 도구가 나에게 맞는지 감이 안 잡힌다면 무료 AI 에이전트 툴 비교 글에서 다른 선택지도 함께 살펴볼 수 있습니다.

예산별로 고르면

• 무료로만 먼저 써보고 싶다면: Coze Free(하루 10크레딧)로 감을 잡거나, Dify 오픈소스 커뮤니티 에디션을 셀프호스팅하면 플랫폼 비용 없이(인프라 비용만) 테스트할 수 있습니다.
• 월 10만원(약 70달러) 이하로 시작하고 싶다면: Make Pro(월 16달러)나 Coze Premium(월 19달러) 정도면 개인·소규모 운영에 충분한 여유가 생깁니다.
• 예산보다 RAG·에이전트 프레임워크 완성도가 우선이라면: Dify Professional(월 59달러부터)로 시작해 규모가 커지면 Team(월 159달러)으로 올리는 편이 낫습니다.

어떤 도구를 고르든, 실제 업무 데이터나 고객 정보를 연결하기 전에는 권한 범위부터 점검하는 게 안전합니다. 에이전트에 API 키·앱 연동 권한을 넘기기 전 확인할 항목은 AI 에이전트 보안 체크리스트에 정리해 뒀습니다. Make 요금제를 n8n과 더 자세히 비교하고 싶다면 n8n 요금제 완벽 비교 글도 함께 참고하시면 도움이 됩니다.

핵심 요약

1. Make는 Celonis 산하에서 운영되는 업무 자동화 베테랑으로, 월 500회·5단계 워크플로우 기준 약 7,000크레딧이면 Core 플랜(월 9달러)으로 충분히 운영할 수 있습니다.
2. Dify는 LangGenius가 만든 오픈소스 LLM 앱·에이전트 빌더로, RAG·멀티모델·MCP를 기본 내장했지만 요금(월 59달러부터)과 온보딩 학습곡선이 셋 중 가장 높습니다.
3. Coze는 ByteDance의 노코드 에이전트 플랫폼으로 최소 4단계면 첫 에이전트를 완성할 만큼 온보딩이 가장 쉽지만, 크레딧이 일 단위로 리셋되고 셀프호스팅은 지원하지 않습니다.

---