API のないロングテールのためのコンピュータ操作。 Autopilot は、エージェントが人間のように操作するクラウドブラウザ(クリック、入力、スクロール、ナビゲート)で、呼び出す API のないアプリのためのものです。Pro と Max に含まれており、Gumloop のノードカタログが連携なしには届かない自動化をカバーします。
Lindy のランプは記述してから統治するです。エージェントを記述し、数分で動かし、そのうえで送信と書き込みのアクションを、サンプルで信頼を得るまで下書きまたは通知のモードに保ちます。ゲートのない自律性は、誤ったアクションをマシンの速度で送るからです。Gumloop のランプは設計してから予算化するです。ノードのグラフを組み、小さなバッチでテストし、フローを数千行にスケールする前にノードごとのクレジットコストをモデル化します。リストに掛け合わされた60クレジットの補強ノードは、誰も予測しない請求だからです。どちらもあなたの system of record を置き換えません。CRM、ATS、スプレッドシートを下に残し、どちらのプラットフォームにも名前のある責任者を置いて、エージェントの増殖がレビューを追い越さないようにしてください。
どちらも選ばないのは、エンジニアが所有する自己ホスト可能なオープンソースが欲しいとき(n8n がそこで先行します)、仕事が最も広い連携カタログにわたる決定論的な配管であるとき(Zapier)、または、より大きな組織のために、監査証跡と EU のデータレジデンシーを伴う、権限管理された企業データの上の統治されたエージェントが必要なとき(Dust)です。
Lindy と Gumloop は、どちらも ops チームがすでに使っている SaaS の上に AI エージェントを構築するための no-code プラットフォームで、いずれも1,000を超えるアプリに接続し、いずれもモデルコストを請求に織り込んだ使用量クレジットで課金します。両者は構築の面と買い手で分かれます。Lindy は chat-first の常時稼働アシスタントで、エージェントを自然言語で記述し、トリガー(メールが届く、ミーティングが終わる)に向けて設定すると、フローの途中で判断しながら動きます。Gumloop はビジュアルなドラッグ&ドロップのキャンバスで、ノードをつないで再現可能なパイプライン(リストをスクレイピング → フィールドを抽出 → 補強 → シートに書き込む)を組み、チーム全体が安価に構築・実行できます。ルーティングの問いはこうです。あなたが欲しいのは、受信トレイの上で推論する常時稼働のアシスタントですか、それともチーム全体へスケールする、ドキュメントとデータの再現可能なパイプラインのためのビジュアルなキャンバスですか。
Lindy が勝つところ
記述して作る、常時稼働の判断エージェント。 Lindy の Agent Builder は、自然言語の記述を数分で稼働するエージェントに変え、エージェントはあなたがループの中にいなくてもイベントで発火します。このメールを読み、判断し、そして動く、という流れです。主に Claude 上で動きます(Claude Sonnet 4.5 がデフォルトのモデルです)。最も価値の高い自動化が、固定的な if-this-then-that の経路ではなくフロー途中の判断を必要とするとき、Lindy はそれ向けに作られています。Gumloop のキャンバスは、あらかじめ描いておく決定論的なパイプラインに寄っています。
受信トレイとカレンダーを中心としたアシスタント業務、音声も含む。 録音を CRM の更新に変えるミーティングエージェント、ルーティングした返信を下書きしてミーティングを予約するインバウンドのトリアージ、リクルーターのカレンダーに対する候補者へのリマインド、電話と音声のエージェント。Lindy はあなたのメールの中で生きるパーソナルアシスタントの形をしています。Gumloop はデータパイプラインの形をしており、このパーソナルアシスタントの面は重心ではありません。
API のないロングテールのためのコンピュータ操作。 Autopilot は、エージェントが人間のように操作するクラウドブラウザ(クリック、入力、スクロール、ナビゲート)で、呼び出す API のないアプリのためのものです。Pro と Max に含まれており、Gumloop のノードカタログが連携なしには届かない自動化をカバーします。
Gumloop が勝つところ
見て、バージョン管理し、引き継げるビジュアルなキャンバス。 Gumloop のビルドは chat の記録ではなくノードのグラフです。ドキュメント中心でデータ処理の重いフロー(スクレイピング、フィールド抽出、補強、要約、書き戻し)では、検査できるキャンバスが chat で定義したエージェントに勝ります。同僚がパイプラインを読み、ノードを1つ編集して、再実行できます。構築しない人はプロンプトよりも図のほうを追いやすく、だからこそ Gumloop は、従業員が自分の自動化を組み立てる場所として企業内に広がりました。
より安いクレジットの経済性と無制限のシート。 Gumloop Pro は月 $37(年額請求で $29.60)で、無制限のシートと20,000以上のクレジットが付きます。Lindy のエントリープランである Plus は月 $49.99 で、受信トレイは2つまでに制限されます。Gumloop の賭けは「すべての従業員をエージェントの構築者に」というもので、シートのペナルティなしにチーム全体へ構築を広げられます。一方 Lindy のプランは受信トレイの数で制限し、より高い価格から始まります。
エンタープライズの実績とガバナンスのチェック項目。 Shopify、Ramp、Gusto、Samsara、Instacart、Opendoor が Gumloop の上に構築しています。Enterprise の階層は SCIM/SAML、ロールベースのアクセス制御、監査ログ、Virtual Private Cloud を加えます。Benchmark は2026年3月に $50M の Series B をリードしました(累計で約 $70M を調達)。セキュリティレビューと複数チームへの展開にとって、これらはロードマップではなく具体的な答えです。
価格の現実
両者とも使用量で課金し、モデルコストをメーターに織り込むので、ステッカー価格ではなく形で比較してください。Gumloop はノードの実行ごとのクレジットで価格を付けます。workflow の各実行はベースの1クレジットにノードのコストを加えたものになり、標準的な AI 呼び出しは2クレジット、上位モデルは20、補強は60で、超過分は1クレジットあたり $0.005 です。Free は月5,000クレジットを含み、Pro は月 $37 で20,000以上のクレジットと無制限のシート、Enterprise はカスタムです。Lindy はプランに対する不透明な使用量の枠で価格を付けます。Plus $49.99(受信トレイ2)、Pro $99.99(Plus の枠の約3倍、受信トレイ3)、Max $199.99(約7倍、受信トレイ5)、Enterprise はカスタムです。
分かれ目は、チームの広さと常時稼働の判断の間にあります。10人の ops チームにエージェントの構築を広げるなら、Gumloop の無制限のシートとより安いクレジットの計算のほうが、低く読みやすい請求になります。Lindy の受信トレイの上限と高めのエントリー価格は、広い展開に対して不利に働きます。すべてのメッセージで推論しなければならない単一の常時稼働の受信トレイアシスタントを動かすなら、Lindy のエントリー価格は Gumloop のキャンバスが及ばない構築の経路を買います。どちらでも、買い手が過小に見積もる項目はモデルとアクションの尾です。リストに対する60クレジットの補強ノードや、コンピュータ操作と音声の実行は、「メールを1通送る」という心のモデルが予測するよりはるかに速くメーターを燃やします。
実装の労力
Lindy のランプは記述してから統治するです。エージェントを記述し、数分で動かし、そのうえで送信と書き込みのアクションを、サンプルで信頼を得るまで下書きまたは通知のモードに保ちます。ゲートのない自律性は、誤ったアクションをマシンの速度で送るからです。Gumloop のランプは設計してから予算化するです。ノードのグラフを組み、小さなバッチでテストし、フローを数千行にスケールする前にノードごとのクレジットコストをモデル化します。リストに掛け合わされた60クレジットの補強ノードは、誰も予測しない請求だからです。どちらもあなたの system of record を置き換えません。CRM、ATS、スプレッドシートを下に残し、どちらのプラットフォームにも名前のある責任者を置いて、エージェントの増殖がレビューを追い越さないようにしてください。
結論
Lindy を選ぶのは、仕事が、受信トレイやカレンダーを見張りフローの途中で判断を下す常時稼働のアシスタント(インバウンドのトリアージ、ミーティングから CRM へ、候補者へのリマインド、音声)であるとき、配線ではなく記述で構築したいとき、そして、シートの計算よりも最初のエージェントまでの速さを重んじるソロの担当者かスリムなチームであるときです。これは chat-first で、判断に導かれ、Claude ネイティブな選択です。
Gumloop を選ぶのは、仕事が、見えてバージョン管理できる状態にしたいドキュメントやデータの再現可能なパイプラインであるとき、シート課金なしにチーム全体の手にエージェント構築を置きたいとき、そして、エンタープライズのガバナンス(SCIM、監査ログ、VPC)とより安いクレジットの経済性が決め手になるときです。これはビジュアルなキャンバスで、チーム規模で、より低コストな選択です。
決めかねるなら、デフォルトで Gumloop に進んでください。キャンバスは構築しない人にとってより読みやすく、無制限のシートは人数あたりのペナルティをなくし、クレジットの計算は ops チームへスケールするのにより安価です。あなたの最も価値の高い自動化が、固定的なパイプラインであることをやめ、すべての入力に対して自分で読み、判断し、動かなければならない常時稼働のアシスタントになった瞬間に、Lindy へ切り替えてください。
どちらも選ばないのは、エンジニアが所有する自己ホスト可能なオープンソースが欲しいとき(n8n がそこで先行します)、仕事が最も広い連携カタログにわたる決定論的な配管であるとき(Zapier)、または、より大きな組織のために、監査証跡と EU のデータレジデンシーを伴う、権限管理された企業データの上の統治されたエージェントが必要なとき(Dust)です。