Wichtigste Erkenntnisse
- Lizenz: n8ns eigene Sustainable Use License (Fair-Code) — quelloffen einsehbar und kostenlos selbst zu hosten, aber keine von der OSI anerkannte Open-Source-Lizenz; sie schränkt ein, n8n selbst als kostenpflichtigen Multi-Tenant-Hosting-Dienst ohne separate Vereinbarung zu betreiben
- GitHub: n8n-io/n8n hatte laut öffentlicher GitHub-API im September 2026 die Marke von 203.406 Sternen überschritten
- Unterstützung lokaler Modelle: Ein eigener Ollama-Chat-Modell-Knoten verbindet sich mit einer selbst gehosteten Ollama-Instanz, standardmäßig unter
http://localhost:11434 - Unterstützung von Cloud-Modellen: Separate OpenAI-API- und Anthropic-API-Knoten existieren in derselben Knotenbibliothek — n8n ist hybrid, nicht nur lokal
- Selbst gehostet (Community) ist kostenlos; n8n verkauft außerdem gehostete Cloud-Tarife und eine Enterprise-Stufe mit kostenpflichtigen, lizenzgebundenen Funktionen
- n8ns eigene Website nennt Microsoft, Meta, NVIDIA, Dell und Mercedes-Benz als Organisationen, die n8n genutzt haben — eine Marketingaussage des Herstellers, die PromptQuorum über n8ns eigene Veröffentlichung hinaus nicht unabhängig verifiziert hat
📍 In einem Satz
n8n ist eine selbst hostbare Workflow-Automatisierungsplattform unter einer eigenen quelloffenen Sustainable Use License, mit einem nativen Ollama-Chat-Modell-Knoten für lokal gehostete KI-Modelle sowie separaten OpenAI- und Anthropic-API-Knoten.
💬 In einfachen Worten
Statt ein Skript zu schreiben, das einen einzigen KI-Anbieter aufruft, bietet n8n eine visuelle Oberfläche: Man zieht einen Auslöser hinein (ein Webhook, ein Zeitplan, ein Formular), verbindet ihn mit einem KI-Knoten und wählt, welches Modell antwortet — eines auf dem eigenen Rechner über Ollama oder eines in der Cloud von OpenAI oder Anthropic — und leitet das Ergebnis dann in andere Apps weiter.
📌Hinweis: Dieser Test ist die vertiefende Ergänzung zum n8n-Eintrag im Local LLM Software Directory — dort sehen Sie auf einen Blick, wie n8n im Vergleich zu Dutzenden anderer lokaler KI-Tools abschneidet.
Was ist n8n?
n8n ist eine Workflow-Automatisierungsplattform: eine visuelle Oberfläche, um Auslöser, Apps, APIs und KI-Modelle zu einer Pipeline zu verbinden, die automatisch läuft. Statt ein eigenständiges Skript zu schreiben, das Daten zwischen Systemen bewegt, zieht man Knoten auf eine Oberfläche, verbindet sie mit Linien und konfiguriert jeden einzeln — einen Webhook, der den Workflow startet, einen HTTP-Request-Knoten, der eine API aufruft, einen KI-Knoten, der Text verarbeitet, und einen abschließenden Knoten, der ein Ergebnis irgendwo speichert.
- Kernfunktion: automatisierte, mehrstufige Workflows visuell aufbauen, ohne für jede Integration eine vollständige Anwendung zu schreiben
- KI-/LLM-Knoten: n8ns eigene Knotenbibliothek umfasst AI Agent, Basic LLM Chain sowie eigene Chat-Modell-Unterknoten für Ollama, OpenAI, Anthropic, Google Gemini und weitere Anbieter, die als das aufgerufene Modell in die Agent-/Chain-Knoten eingebunden werden
- Hunderte vorgefertigte Integrationsknoten für gängige Apps und Dienste, plus generische HTTP-Request- und Webhook-Knoten für alles ohne eigenen Knoten
- Selbst hostbar: läuft als Docker-Container, npm-Paket oder auf dem eigenen Server — die Workflow-Daten bleiben bei Selbsthosting auf der eigenen Infrastruktur
- Auch als verwalteter n8n-Cloud-Dienst verfügbar, für Teams, die das Hosting nicht selbst übernehmen möchten
n8n-Lizenz: Was "Fair-Code" wirklich bedeutet
Der Quellcode von n8n steht unter der Sustainable Use License, die n8n selbst als "Fair-Code" bezeichnet — quelloffen einsehbar und kostenlos für Selbsthosting und interne Nutzung, aber keine von der OSI anerkannte Open-Source-Lizenz. Diese Unterscheidung ist wichtig, wenn Sie n8n für ein Kundenprojekt oder ein darauf aufbauendes Produkt prüfen, nicht nur für interne Automatisierung.
- Sie können n8n unter der Sustainable Use License kostenlos einsehen, selbst hosten, verändern und für interne geschäftliche Zwecke nutzen, auch kommerziell
- Die Lizenz schränkt ein, n8ns eigenen Quellcode zu nutzen, um ohne separate kommerzielle Vereinbarung eine konkurrierende, gehostete Multi-Tenant-Version von n8n selbst anzubieten
- "Fair-Code" ist n8ns eigener Begriff für diese Lizenzkategorie, keine Bezeichnung mit einer formalen, unabhängigen rechtlichen Definition wie "Open Source" durch die Open Source Initiative
- n8n bietet außerdem eine Enterprise-Edition mit zusätzlichen Funktionen, die über einen kostenpflichtigen Lizenzschlüssel auf derselben selbst gehosteten Installation freigeschaltet werden
Wie installiert und hostet man n8n selbst?
n8n ist ein selbst hostbares Framework/eine Plattform, keine einzelne herunterladbare App — es gibt keinen Installer pro Betriebssystem zum Durchklicken. Es läuft über ein Docker-Image, ein npm-Paket, oder man verzichtet ganz auf Selbsthosting und nutzt den verwalteten n8n-Cloud-Dienst.
- 1Schnellster lokaler Test:
npx n8nausführen, wenn Node.js installiert ist — startet eine lokale n8n-Instanz, die man ohne separaten Installationsschritt im Browser öffnen kann. - 2Docker (die gängigste selbst gehostete Bereitstellung): das offizielle Image ziehen und starten, mit gemountetem Volume, damit Workflow-Daten Container-Neustarts überstehen — den aktuellen exakten Befehl finden Sie in der offiziellen n8n-Dokumentation, da sich Image-Tags und Optionen zwischen Releases ändern.
- 3Globale npm-Installation:
npm install n8n -g, danachn8n startausführen — nützlich für einen dauerhaften Server-Betrieb ohne Docker. - 4Direkt mit lokaler KI gebündelt: n8n veröffentlicht ein Self-hosted AI Starter Kit — ein Docker-Compose-Setup, das n8n zusammen mit Ollama und der Qdrant-Vektordatenbank startet, sodass eine lokale LLM-Workflow-Umgebung mit einem einzigen Befehl läuft.
- 5Verwaltete Alternative: n8n Cloud statt Selbsthosting nutzen, wenn Sie Server, Datenbank und Updates nicht selbst betreiben möchten.
- 6Vor dem Produktiveinsatz die offizielle Self-Hosting-Dokumentation für aktuelle Anforderungen, Umgebungsvariablen und Update-Schritte lesen.
Muss ich zahlen, um n8n selbst zu hosten?
Nein. Das Selbsthosten der Community-Edition unter der Sustainable Use License ist kostenlos, auch für interne kommerzielle Nutzung. Kostenpflichtige Stufen ergänzen verwaltetes Cloud-Hosting oder Enterprise-Funktionen auf derselben zugrunde liegenden Plattform.
Kann ich n8n ohne Docker betreiben?
Ja. n8n installiert sich als reguläres npm-Paket (npm install n8n -g) und läuft mit dem Befehl n8n start, oder Sie führen es ohne globale Installation direkt mit npx n8n aus — für den Produktiveinsatz betont n8ns eigene Dokumentation jedoch Docker.
n8n mit lokalen Modellen über Ollama betreiben
n8n verbindet sich über den Ollama-Chat-Modell-Knoten mit lokal gehosteten Modellen, der standardmäßig auf http://localhost:11434 zeigt — den Standardport, auf dem Ollama lauscht. Das ist der konkrete Mechanismus, der n8n zu einem nutzbaren lokalen KI-Tool macht und nicht nur zu einer Cloud-API-Automatisierungsplattform.
- Ollama auf demselben Rechner wie n8n installieren und ausführen (oder auf einem Rechner, den n8n über das Netzwerk erreicht), und mindestens ein Modell herunterladen, zum Beispiel mit
ollama pull llama3.2 - Im Knoten-Panel von n8n einen Ollama-Chat-Modell-Knoten (oder den entsprechenden Ollama-Unterknoten) hinzufügen und eine Ollama-Anmeldedaten anlegen, die auf die Basis-URL der Ollama-Instanz zeigt —
http://localhost:11434, wenn beide auf demselben Host laufen, oder eine erreichbare IP-Adresse/einen Hostnamen, wenn Ollama woanders läuft - Auswählen, welches lokal heruntergeladene Modell verwendet werden soll (etwa ein bereits in Ollama heruntergeladenes Llama- oder Qwen-Modell), und Sampling-Parameter wie Temperature, Top K und Top P direkt am Knoten konfigurieren
- Den Ollama-Chat-Modell-Knoten mit einem Basic-LLM-Chain-Knoten für einfache Prompt-und-Antwort-Anwendungsfälle verbinden, oder mit einem AI-Agent-Knoten, wenn der Workflow verlangt, dass das Modell weitere Tools (andere n8n-Knoten) aufruft, statt nur einmal zu antworten
- Den lokalen Ollama-Knoten bei Bedarf durch einen OpenAI-API- oder Anthropic-API-Knoten an derselben Stelle im Workflow ersetzen, wenn eine Aufgabe ein Modell dieser Anbieter benötigt, das sich lokal nicht praktikabel betreiben lässt — der Rest des Workflows muss dafür nicht geändert werden
- Wer lokale Modelle und eine Vektordatenbank direkt zusammen betreiben möchte, nutzt das offizielle Self-hosted AI Starter Kit, das n8n, Ollama und Qdrant in einer einzigen Docker-Compose-Datei bereitstellt
📌Hinweis: Läuft ein Modell vollständig über Ollama, bleiben Prompt und Antwort dieses Knotens auf dem Rechner, auf dem Ollama läuft; ein Workflow wird nur dann vollständig lokal, wenn jeder KI-Knoten darin Ollama (oder eine andere lokale Modellquelle) statt eines Cloud-API-Knotens verwendet.
Was kostet n8n?
Das Selbsthosten der Community-Edition von n8n ist unter der Sustainable Use License kostenlos. n8n verkauft außerdem einen verwalteten Cloud-Dienst, der nach monatlichen Workflow-Ausführungen abgerechnet wird, sowie eine Enterprise-Stufe mit individuellen Preisen.
- Selbst gehostete Community-Edition: kostenlos, keine Lizenzgebühr, unter der Sustainable Use License
- n8n Cloud Starter: monatliche Abrechnung (Rabatt bei jährlicher Abrechnung verfügbar) mit einer gedeckelten Anzahl monatlicher Workflow-Ausführungen
- n8n Cloud Pro: ein höheres monatliches Ausführungslimit als Starter, gleiches Abrechnungsmodell pro Ausführung
- n8n Cloud Business: ein weiter erhöhtes Ausführungslimit, für Teams mit höherem Automatisierungsvolumen
- Enterprise: individuelle Preise — für ein Angebot das n8n-Vertriebsteam kontaktieren; ergänzt Governance, SSO und kostenpflichtige, lizenzgebundene Selbsthosting-Funktionen
- n8n rechnet Cloud-Stufen nach "Workflow-Ausführungen" ab (ein vollständiger Durchlauf eines Workflows, unabhängig von der Anzahl der Knoten oder Schritte), nicht nach einzelnen API-Aufrufen oder Schritten
Stufe | Hosting | Abrechnungsbasis |
|---|---|---|
| Community | Selbst gehostet | Kostenlos |
| Cloud Starter | Von n8n verwaltet | Monatlich, gedeckelte Ausführungen |
| Cloud Pro | Von n8n verwaltet | Monatlich, höheres Limit |
| Cloud Business | Von n8n verwaltet | Monatlich, größtes Limit |
| Enterprise | Selbst gehostet oder verwaltet | Individuell (Vertrieb kontaktieren) |
Prüfen Sie die offizielle n8n-Preisseite für aktuelle Preise und Ausführungslimits, bevor Sie budgetieren — veröffentlichte SaaS-Stufen und Limits ändern sich ohne große Ankündigung, weshalb diese Tabelle bewusst keine genauen Zahlen enthält, die veralten könnten.
Für wen eignet sich n8n?
n8n eignet sich für Teams, die mehrstufige Prozesse über mehrere Apps hinweg automatisieren möchten und zumindest bei einigen Schritten die Option eines lokal gehosteten KI-Modells wollen. Für jemanden, der nur eine einzelne Chat-App sucht, ist es weniger geeignet.
Wann sollte man n8n NICHT verwenden?
Verzichten Sie auf n8n, wenn Sie nur eine einzelne Chat-Oberfläche wollen, oder wenn Sie planen, n8n selbst ohne kommerzielle Vereinbarung als gehostetes Produkt weiterzuverkaufen. Ein paar konkrete Situationen, in denen ein anderes Tool oder eine andere Lizenzregelung besser passt.
- Ein einzweckiger Chatbot ohne mehrstufige Automatisierung — eine dedizierte Chat-App oder ein direkter API-Aufruf verursacht weniger Aufwand als der Aufbau einer Workflow-Plattform
- Ein Produktplan, bei dem n8n für andere Kunden als Multi-Tenant-SaaS-Angebot gehostet werden soll — die Sustainable Use License schränkt das ohne eine separate Vereinbarung mit n8n ein
- Ein Team, das aus Beschaffungsgründen für jede Abhängigkeit eine von der OSI anerkannte Open-Source-Lizenz benötigt — n8ns Fair-Code-Lizenz ist quelloffen einsehbar, aber nicht OSI-anerkannt
- Eine Aufgabe, die eine code-basierte Agenten-Bibliothek auf Framework-Ebene statt einer visuellen Knotenoberfläche benötigt — LangChain oder CrewAI passen dafür direkter
- Nutzen Sie n8n stattdessen, wenn die eigentliche Aufgabe darin besteht, mehrere Apps, APIs und optional lokale oder Cloud-KI-Modelle zu einer wiederholbaren, visuellen Pipeline zu orchestrieren
n8n vs. andere Workflow- und Agenten-Tools
n8n steht in einem Segment mit anderen visuellen Workflow-Buildern und code-basierten Agenten-Frameworks. Die richtige Wahl hängt davon ab, ob Sie eine visuelle Oberfläche oder geschriebenen Code bevorzugen, und wie wichtig Ihnen Unterstützung für lokale Modelle und die Lizenzierung sind.
Tool | Oberfläche | Lizenz | Lokale Modelle |
|---|---|---|---|
| n8n | Visuelle Knotenoberfläche | Sustainable Use (Fair-Code) | Ollama-Knoten, hybrid |
| Flowise | Visuelle Knotenoberfläche | Apache 2.0 | Ollama-Unterstützung, hybrid |
| Dify | Visuell + RAG-Builder | Modifiziertes Apache 2.0 | Ollama-Unterstützung, hybrid |
| LangChain | Python-/JS-Code | MIT | Ollama-Integration, hybrid |
| CrewAI | Python-Code | MIT | Ollama-/lokale Modellunterstützung, hybrid |
Details zu dieser Zusammenfassung finden Sie in den unten stehenden Abschnitten und den verlinkten Tests — die Spaltenwerte sind zum Vergleich vereinfacht und lassen einzelne Randfälle aus den vollständigen Tests aus.
Konkurrenten und Alternativen zu n8n
n8ns engste Konkurrenten sind andere visuelle Workflow-/Orchestrierungstools sowie code-basierte Agenten-Frameworks, die ebenfalls lokal gehostete Modelle über Ollama oder Ähnliches unterstützen. Dies sind die relevantesten, bereits auf PromptQuorum getesteten Alternativen im selben Workflow-/Agenten-Orchestrierungssegment.
- Flowise — ein weiterer visueller Drag-and-Drop-Workflow-Builder für LLM-Chains und -Agenten, Apache-2.0-lizenziert, mit Ollama-Unterstützung; in der Oberfläche näher an n8n als die code-basierten Optionen unten
- Dify — ein visueller Workflow-Builder, gebündelt mit einer RAG-Pipeline und einem Agenten-Framework in einer Plattform, unter einem modifizierten Apache-2.0-Lizenz mit eigener SaaS-Weiterverkaufsbeschränkung, ähnlich im Geist zu n8ns Fair-Code-Bedingungen
- LangChain — ein code-basiertes (Python/JavaScript) Framework für Chains, RAG und Agenten, MIT-lizenziert, für Teams, die Orchestrierungslogik direkt schreiben statt sie visuell aufzubauen
- CrewAI — ein code-basiertes, rollenbasiertes Multi-Agenten-Framework, MIT-lizenziert, für Teams, die Agenten-"Crews" bauen, die eine Aufgabe auf spezialisierte Agenten aufteilen, statt einen einzelnen linearen Workflow zu nutzen
Häufige Fehler bei der Bewertung von n8n
Diese Fehler entstehen dadurch, dass n8ns Lizenz mit Open Source gleichgesetzt wird oder angenommen wird, jeder KI-Knoten in einem Workflow laufe standardmäßig lokal.
Häufig gestellte Fragen
Ist n8n Open Source?
Der Quellcode von n8n ist auf GitHub unter n8ns eigener Sustainable Use License öffentlich einsehbar, die n8n selbst "Fair-Code" nennt. Es ist keine von der OSI anerkannte Open-Source-Lizenz, da sie den Betrieb von n8n als konkurrierenden Multi-Tenant-Hosting-Dienst ohne separate Vereinbarung einschränkt — auch wenn Selbsthosting und interne Nutzung kostenlos sind.
Kann n8n mit lokalen KI-Modellen wie Ollama laufen?
Ja. n8n enthält einen eigenen Ollama-Chat-Modell-Knoten, der sich mit einer selbst gehosteten Ollama-Instanz verbindet, standardmäßig unter http://localhost:11434. Dieser Knoten lässt sich in eine Basic-LLM-Chain oder einen AI-Agent-Knoten einbinden, sodass der Workflow für diesen Schritt ein lokal gehostetes Modell statt einer Cloud-API nutzt.
Funktioniert n8n nur mit lokalen Modellen, oder auch mit Cloud-KI?
n8n ist hybrid. Neben dem Ollama-Chat-Modell-Knoten gibt es separate Knoten für die OpenAI-API und die Anthropic-API (sowie weitere Cloud-Anbieter), sodass ein einzelner Workflow lokal gehostete und Cloud-gehostete Modelle mischen oder nur eines von beidem nutzen kann.
Ist n8n kostenlos nutzbar?
Das Selbsthosten der Community-Edition ist unter der Sustainable Use License kostenlos, auch für interne kommerzielle Nutzung. n8n verkauft außerdem einen verwalteten Cloud-Dienst, der nach monatlichen Workflow-Ausführungen abgerechnet wird, sowie eine Enterprise-Stufe mit individuellen Preisen und zusätzlichen Governance-Funktionen.
Wie installiere ich n8n?
Am schnellsten testet man es mit npx n8n bei installiertem Node.js. Für eine dauerhafte Selbsthosting-Installation installiert man es global mit npm install n8n -g und führt n8n start aus, oder nutzt das offizielle Docker-Image — den aktuellen exakten Befehl und die Anforderungen finden Sie in der n8n-Hosting-Dokumentation.
Wie viele GitHub-Sterne hat n8n?
Das Repository n8n-io/n8n hatte laut öffentlicher GitHub-API im September 2026 die Marke von 203.406 Sternen überschritten.
Was ist das Self-hosted AI Starter Kit?
Ein offizielles Docker-Compose-Setup, das n8n auf GitHub veröffentlicht und das n8n zusammen mit Ollama (für lokale Modelle) und der Qdrant-Vektordatenbank mit einem einzigen Befehl startet — für Teams, die eine funktionierende lokale KI-Workflow-Umgebung wollen, ohne jede Komponente einzeln zu konfigurieren.
Nutzen große Unternehmen n8n tatsächlich?
n8ns eigene Website nennt Organisationen wie Microsoft, Meta, NVIDIA, Dell und Mercedes-Benz unter denen, die n8n genutzt haben. Dies ist eine Aussage, die n8n über sich selbst veröffentlicht; PromptQuorum hat sie über n8ns eigene Veröffentlichung hinaus nicht unabhängig verifiziert.
Kann ich eine gehostete Version von n8n an meine eigenen Kunden verkaufen?
Nicht ohne separate kommerzielle Vereinbarung mit n8n. Die Sustainable Use License erlaubt Selbsthosting und interne Nutzung kostenlos, schränkt aber ein, n8ns eigenen Quellcode zu nutzen, um eine konkurrierende, gehostete Multi-Tenant-Version von n8n selbst zu betreiben — kontaktieren Sie n8ns Vertriebsteam, falls das der geplante Anwendungsfall ist.
Was ist der Unterschied zwischen n8n und Flowise oder Dify?
Alle drei sind visuelle Workflow-Builder mit Unterstützung für lokale Modelle (Ollama). Flowise ist Apache-2.0-lizenziert und speziell auf LLM-Chains und -Agenten fokussiert; Dify bündelt eine RAG-Pipeline und ein Agenten-Framework zusätzlich zum Workflow-Builder unter einer modifizierten Apache-2.0-Lizenz; n8n ist eine allgemeinere Automatisierungsplattform (nicht LLM-spezifisch) unter seiner eigenen Sustainable Use License, mit einer deutlich größeren Bibliothek an Nicht-KI-App-Integrationen.