Créditos make.com explicados: por que suas automações de repente custam mais

Desde que a Make.com introduziu seu novo modelo de preços baseados em crédito, os desenvolvedores estão levantando sobrancelhas. O que costumava ser o faturamento direto baseado em operações agora é um sistema mais abstrato vinculado a “créditos”-e está afetando como construímos, escalamos e otimizamos nossos fluxos de trabalho. Nesta quebra, cortaremos o marketing e o ajudaremos a entender: como o sistema de novos créditos realmente funciona, o que conta como uma ação “consome de crédito” como otimizar seus cenários para economizar dinheiro se você está pagando mais do que antes 🧮 de operações para créditos: o que mudou? Aqui está o tl; dr: apresenta modelo antigo (operações) Novo modelo (créditos) faturamento por operação por módulos de crédito, principalmente 1 op por módulo, pode ser vários créditos preços de US $ 9 para 10.000 operações de US $ 9 para 1.000 créditos transparência Fácil de estimar o trabalho de dev complexo e variável. Suponha que você execute uma automação básica com 100 etapas (módulos) por execução. Sistema antigo: 100 operações = 100 unidades da sua cota. Novo sistema: 100 módulos agora podem custar mais de 150 a 200 créditos, dependendo da complexidade de chamadas da API, tamanho dos dados, serviços externos e número de registros processados. Por exemplo: HTTP Call = 1 Credit Iterator Processando 1.000 registros = 1.000 créditos 😬 Módulos AI/ml ou código personalizado = mais de 1 crédito cada 🔍 Impacto real: o que você precisa saber cenários com grandes loops agora custam mais se seus cenários usam um cenário. HTTP, Webhooks e APIs externas são mais caros, espere que os gatilhos simples baseados em webhook ou dados externos consumam 1 a 3 créditos por chamada. Agora não é mais previsível que você precise simular ou testar execuções para saber quantos créditos serão queimados por cenário. 🔧 Como auditar o uso de crédito (corretamente) para verificar o uso de crédito por cenário: abra qualquer cenário executado no modo de depuração, visualize os “créditos consumidos” no resumo de execução, repita isso semanalmente para suas automações mais críticas. You can also check: Organization usage breakdown (go to Subscription > Usage) Per-scenario analytics via Logs > Executions Use tags like env:prod, env:test to isolate noisy flows 💡 Optimization Tips for Developers Here’s how to lower credit usage while keeping workflows intact: 1. Minimize Iterators Use filtering APIs instead of returning full datasets Paginate manually where possible Avoid iterating through large Airtable or Notion lists 2. As chamadas da API em grupo combinam vários APIs buscam uma única chamada, mova mais lógica para aplicativos externos (sem servidor, etc.) 3. Mudar para os roteadores + filtros usam a lógica condicional para evitar o módulo desnecessário executa 4. Cache de cache de cache freqüentemente Dados não buscam os mesmos dados externos. Configuração ingênua: Shopify Watch Ordens (1 crédito) Obtenha detalhes do pedido (1 crédito) Obtenha itens de linha (1 crédito) ITERADOR (10 pedidos = 10 créditos) Crie no Airtable (10 registros = 10 créditos) Total: ~ 23 Créditos por sincronização Synct Otimized Setup: Fetch Orders em ~ Skip Bulk Iterator via JSON Uso Use Batch Batch Para os desenvolvedores que constroem automações de grau de produção, o Make.com permanece poderoso, flexível e rápido. Mas o novo sistema de crédito significa: você paga mais se não otimizar que precisa auditar seus cenários regularmente, precisará de fluxos de trabalho técnicos, não apenas visuais, se o uso de crédito estiver explodindo, é hora de revisar todos os cenários. Na ScaleVise, ajudamos as equipes a otimizar sua configuração para evitar surpresas e manter os custos sob controle. 🧠 Bônus: quando mudar para o middleware personalizado se você estiver atingindo 10K + créditos/mês e usando o MAKE como um mecanismo de back-end-considere as partes móveis da sua pilha para: Node.js APIs APIs Trabalhadores (por exemplo, CRON + Redis) Salf-host com os agentes de automação (Fak + OpenAi + WebHook) Fizemos isso por vários clientes: eles iniciam com o LEGET, depois com o lógico de lógica e depois que os lógicos de fazer com que os lógenos façam o LEGET-HEAT-HEAT-HEVERENS (FAPTE). ✅ TL; DR para desenvolvedores O novo modelo de crédito Make.com é mais granular, mas menos previsíveis iteradores e loops são comedores de crédito que você paga agora pela complexidade, não apenas a otimização da contagem de módulos = menos surpresas pensam que híbridos: use fazer + backnds personalizados precisam de ajuda para otimizar seus cenários? Na ScaleVise, ajudamos as empresas: auditar e reduzir o uso de crédito Make.com migrar para automações híbridas ou totalmente codificadas construem fluxos de trabalho rápidos, escaláveis ​​e aprimorados da AI-AI-AI-AI-AI-ANI.

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