# Koliko je tačan AI brojač kalorija: šta kažu studije > AI brojači kalorija sa slike dobro prepoznaju hranu, ali često pogrešno procijene porcije, kalorije i masti. Evo šta je našlo šest studija s PubMeda, šta proizvođači kažu o vlastitim procjenama, zašto nastaju greške i kako bilježiti pouzdanije. *Author: Trainera Team | Published: 2026-10-17 | Reading time: 9 min* ## Koliko su tačni AI brojači kalorija sa slike? AI brojači kalorija sa slike dobro prepoznaju šta je na tvom tanjiru, a mnogo slabije procjenjuju koliko toga ima, pa broj kalorija može ozbiljno odstupati, naročito kod velikih, miješanih ili masnih obroka. U šest studija ispod, aplikacije i AI modeli kojima je testirano prepoznavanje tačno su imenovali većinu namirnica. S druge strane, procjene kalorija ili nutrijenata odstupale su više od 10% u dvije studije, procjene porcija bile su slabe za srednje i velike obroke u jednoj, a masti su bile precijenjene u još jednoj. Procjenu sa slike shvati kao prvu verziju koju provjeravaš, a ne kao mjerenje. U nastavku su dokazi, šta kažu proizvođači aplikacija, zašto nastaju greške i kako da bilježiš bolje. Ako biraš aplikaciju, a ne provjeravaš nauku, naš pregled [najboljih aplikacija za brojanje kalorija sa AI slikanjem hrane](/blogs/najbolja-aplikacija-za-brojanje-kalorija) ih poredi. Svaki izvor ovdje provjeren je u oktobru 2026. ## Šta su pokazala istraživanja Prepoznavanje je dobro, procjene porcija i kalorija nisu, a promašaji rastu kako obroci postaju veći. Svih šest sažetaka dostupno je na PubMedu. Studije testiraju različite stvari, pa svaki rezultat čitaj zasebno, a ne kao jednu ocjenu tačnosti za "AI". | Studija | Šta je testirano | Glavni nalaz (iz sažetka) | | ------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | [Li i saradnici, Nutrients 2024](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39125452/) | Sedam aplikacija s AI prepoznavanjem hrane sa slike, plus aplikacije za ručno bilježenje | MyFitnessPal i Fastic najbolje su prepoznavali hranu (97% i 92%), ali "automatske procjene energije iz AI prepoznavanja hrane sa slike bile su netačne" | | [O'Hara i saradnici, Nutrients 2025](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40004936/) | ChatGPT na 114 fotografija obroka | 93,0% preciznosti u prepoznavanju namirnica; "slabo slaganje" kod težine srednjih i velikih obroka; odstupanje veće od 10% za 13 nutrijenata | | [Isobe i saradnici, Nutrients 2026](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41901141/) | 10 AI modela naspram 10 registrovanih dijetetičara na 15 standardizovanih bolničkih obroka | Najbolji modeli često su bili unutar 10% za energiju i ugljikohidrate; svi modeli su precijenili masti, s prosječnim odstupanjem većim od +20% | | [Rodríguez-Jiménez i saradnici, Nutrients 2025](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41305663/) | ChatGPT-5 na 195 jela, s više ili manje konteksta | Tačnost je rasla kad su slici dodani opis, a zatim i količine sastojaka, a padala je kad slike uopšte nije bilo | | [Lozano i saradnici, Current Developments in Nutrition 2023](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38026571/) | AI aplikacija (Openfit) na tajno izvaganim obrocima, 24 odrasle osobe | Greška u energiji od 43% (automatski) i 33% (poluautomatski) uz uračunata pića; "veća greška kod energetski bogatijih obroka" | | [Serra i saradnici, Frontiers in Nutrition 2023](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37810925/) | Aplikacija za prepoznavanje hrane (SNAQ) naspram dvostruko obilježene vode kod 30 žena | Prosječno odstupanje od -329,6 kcal dnevno, bliže nego kod 24-satnog prisjećanja (-543,0), ali bez povezanosti između pojedinačnih procjena i referentne vrijednosti | ### Prepoznati hranu ne znači izbrojati kalorije Visoki procenti koje viđaš u reklamama i člancima obično su rezultati prepoznavanja. U studiji Li i saradnika, 97% i 92% govore koliko često su aplikacije tačno imenovale hranu, a ne koliko su kalorije bile blizu stvarnih. Studija o ChatGPT-u priča istu priču: 93,0% za prepoznavanje namirnica, a ipak je model "slabo procjenjivao težinu srednjih i velikih porcija" i potcijenio 11 nutrijenata koje su istraživači provjeravali. Pogoditi "piletina, riža, brokoli" je lakši dio. Kalorije zavise od toga koliko grama ima svakog. ### Veći obroci, veći promašaji Dvije studije pokazuju u istom smjeru. Pilot studija s Openfitom našla je veće greške kod energetski bogatijih obroka, a studija o ChatGPT-u slabo slaganje težine kod srednjih i velikih obroka. U praksi, užina koja malo odstupa ne košta te mnogo. Veliki tanjir za večeru koji odstupa za isti udio može ti poremetiti cijeli dan. ### Masti su slaba tačka Studija s bolničkim obrocima koristila je standardizovane obroke, dakle najkontrolisanije uslove na ovoj listi. Čak je i tu tačnost za proteine i masti bila "značajno niža" nego za energiju i ugljikohidrate, a svaki AI model je precijenio masti u prosjeku za više od 20%. Ako pratiš makroe, red s mastima u bilješci sa slike zaslužuje najviše sumnje. ### Dobar prosjek može sakriti loše pojedinačne dane Dvostruko obilježena voda je laboratorijska metoda koja mjeri koliko energije osoba potroši tokom nekoliko dana, a istraživači je koriste kao referencu za unos. U poređenju s njom, aplikacija SNAQ je u prosjeku prošla bolje od 24-satnog intervjua o prisjećanju ishrane. Isti sažetak navodi da nema povezanosti između procjena aplikacije i referentne vrijednosti kod pojedinačnih osoba, i napominje da je kompanija koja stoji iza aplikacije uz plaćanje napravila verziju za studiju. Grupni prosjek koji izgleda blizu ne govori ti da su i tvoji brojevi blizu. ### Više konteksta pomaže Studija o ChatGPT-5 najkorisnija je za svakodnevno bilježenje. Od tri postavke sa slikom, sama slika bila je najmanje tačna, slika s opisom bolja, a slika s količinama sastojaka najbolja. Zato se isplati pored slike ukucati nešto kao "spremljeno na maslinovom ulju, oko 150 g riže". ## Šta proizvođači aplikacija kažu o vlastitim procjenama Nijedan proizvođač koji smo provjerili ne kaže da je procjena sa slike konačna, a većina ti savjetuje da je pregledaš prije spremanja. | Aplikacija | Šta kaže proizvođač (naš prijevod s engleskog) | Izvor | | ------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Cal AI | "CalAI je tačan oko 80%. Nijedna aplikacija za praćenje hrane nije savršena, a kalorije i nutritivne vrijednosti mogu varirati." | [Cal AI FAQ](https://www.calai.app/faq) | | MyFitnessPal | "Meal Scan ti daje polaznu tačku, a ne konačan odgovor, tako da uvijek ti imaš posljednju riječ o tome šta ide u tvoj dnevnik." | [MyFitnessPal pomoć](https://support.myfitnesspal.com/hc/en-us/articles/360045761612-How-to-use-the-Meal-Scanner) | | Yazio | "AI prepoznavanje daje samo grubu procjenu i ne može garantovati 100% tačne rezultate." | [Yazio pomoć](https://help.yazio.com/hc/en-us/articles/39137901903889-What-is-the-AI-Calorie-Tracking-Feature-and-how-does-it-work) | | Cronometer | "Uvijek provjeri da li su tvoje namirnice ispravno prepoznate prije dodavanja u dnevnik, za najtačnije bilježenje." | [Cronometer podrška](https://support.cronometer.com/hc/en-us/articles/39013533811092-Mobile-Photo-Logging) | | MacroFactor | "AI nije savršen i može griješiti, a mi korisnicima dajemo kontrolu da uređuju i mijenjaju njegove rezultate." | [MacroFactor stranica s poređenjem](https://macrofactor.com/macrofactor-vs-cal-ai/) | | Lose It! | "Potrudit ćemo se da predložimo najbolje podudaranje za hranu na tvojoj slici, ali uvijek možeš napraviti izmjene." | [Lose It! pomoć](https://help.loseit.com/hc/en-us/articles/47771695186580-How-to-Use-Snap-It) | Dvije stavke zaslužuju napomenu. Cal AI svojih "oko 80%" navodi bez objavljene metode, pa ne možeš znati da li se broj odnosi na prepoznavanje hrane, kalorije po obroku ili nešto treće. MacroFactor tvrdi da je u vlastitom uporednom testu s izvaganom hranom bio bliži stvarnosti od Cal AI-ja, ali to je test proizvođača bez podataka na stranici, a ne nezavisna studija. Stranica pomoći MyFitnessPala dodaje praktičan savjet koji vrijedi primijeniti u bilo kojoj aplikaciji: "Ako tvoj obrok ima više stavki, skeniranje jela jedno po jedno obično daje tačnije prijedloge." ## Zašto procjene sa slike griješe Slika pokazuje površinu obroka, a kalorije zavise od težine i od sastojaka koje kamera ne vidi. * **Skrivene masti.** Ulje koje je upila riža ili povrće, maslac otopljen u sosu i preljev na dnu činije na kameri izgledaju kao da ih nema. Mast je energetski najgušći dio hrane, pa mali promašaj ovdje mnogo pomjeri ukupan zbir. * **Dubina porcije.** Slika je ravna. Plitak tanjir tjestenine i duboka činija tjestenine odozgo mogu izgledati slično. Neke aplikacije pokušavaju izmjeriti zapreminu (Cal AI kaže da "senzor dubine na tvom telefonu izračunava zapreminu hrane"), ali studije iznad su i dalje pokazale da je veličina porcije glavna slabost. * **Miješana jela.** Čorbe, gulaši, musaka, sarma i sendviči skrivaju svoje sastojke. Model mora pogoditi i recept, a ne samo količinu. * **Hrana koja izgleda isto.** Punomasno i posno mlijeko u kafi, obična i light majoneza, zaslađeni i dijetalni sokovi na slici izgledaju jednako. * **Pića.** U studiji s Openfitom greška se primjetno mijenjala zavisno od toga da li su pića uračunata, pa je bitna i čaša pored tanjira. * **Lokalni recepti.** Isto ime jela može značiti vrlo različite recepte od zemlje do zemlje, pa i od kuhinje do kuhinje. Pita iz dvije različite kuhinje ne mora imati isti broj kalorija. Naš vodič za [praćenje bliskoistočne hrane](/blogs/brojac-kalorija-bliskoistocna-hrana) pokazuje koliko se to razlikuje. | Vrsta obroka | Tipičan problem za sliku | Šta uraditi | | --------------------------------------- | --------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------- | | Pakovana hrana | Slika pogađa ono što deklaracija već kaže | Koristi deklaraciju ili barkod umjesto slike | | Jednostavan tanjir (meso, riža, povrće) | Porcija riže ili tjestenine, ulje za kuhanje | Ispravi grame priloga i dodaj ulje | | Salata s preljevom | Preljev i sir skriveni ili potcijenjeni | Preljev upiši zasebno | | Čorba, gulaš, složenac | Nepoznat recept i količina masti | Opiši glavne sastojke ili jednom upiši vlastiti recept i koristi ga ponovo | | Obrok u restoranu | Recept, mast za kuhanje i porcija, sve je nepoznato | Provjeri nutritivne podatke restorana ako ih objavljuje, a ako ne, zaokruži naviše | | Kafa i pića | Vrsta mlijeka, šećer, sirupi | Dodaj ih kao posebne stavke | ## Kako dobiti bolje brojeve iz bilo koje aplikacije koja broji kalorije sa slike Iskoristi sliku da imenuješ namirnice, a onda potroši nekoliko sekundi da ispraviš porcije i dodaš ono što kamera ne vidi. 1. **Provjeri svaku stavku prije spremanja.** Obriši namirnice kojih nema na tanjiru, preimenuj pogrešne i promijeni način pripreme ako je aplikacija pogodila prženo umjesto sa roštilja. 2. **Ispravi porciju najveće stavke.** Na većini tanjira to je prilog ili protein. Ako si sam kuhao, količinu često znaš s pakovanja. 3. **Povremeno izvagaj kalorijski gustu hranu.** Ulje, maslac, puter od kikirikija, orašasti plodovi, sir, granola i suha riža ili tjestenina su mjesta gdje se male greške sabiraju. Kad ih s vremena na vrijeme izvagaš, oko ti se izvježba, pa su i ispravke sve bolje. 4. **Dodaj skrivene dodatke.** Ulje za kuhanje, sosove, preljev, šećer u kafi. 5. **Skeniraj jelo po jelo** kad tanjir ima više odvojenih namirnica. 6. **Dodaj riječi.** Ako aplikacija prima opis, upiši mast na kojoj je jelo spremljeno i okvirne količine. 7. **Za pakovanu hranu koristi deklaraciju.** Barkod ili deklaracija bolji su od bilo kakvog pogađanja sa slike. 8. **Sudi po trendu.** Jedan obrok može odstupati. Uporedi prosjek koji si zabilježio s trendom svoje težine kroz nekoliko sedmica i prilagodi se prema tome. Naš [vodič za kalorijski deficit](/blogs/kalorijski-deficit-vodic-gubitak-masti) objašnjava kako. Česta greška je zapravo obrnuta: deset minuta doteruješ malu salatu sa strane, a ulje iz tave nikad ne završi u dnevniku. Trud usmjeri tamo gdje su kalorije. ## Koliko precizno trebaš bilježiti? Zavisi od cilja. Grubo je dovoljno da stekneš osjećaj za hranu, a što si bliže strogom cilju, to više trebaš vagati. Ako učiš kako izgleda normalna porcija ili pokušavaš jesti malo više proteina, ispravljena bilješka sa slike je sasvim dovoljna. Ako si u strogoj fazi gubitka masti ili ciljaš precizne [makro ciljeve](/blogs/kako-izracunati-makroe-za-cilj), vagaj kalorijski gustu hranu, a sliku koristi za ostalo. Nekim situacijama treba više od aplikacije. Ako brojiš ugljikohidrate zbog lijekova, imaš neko zdravstveno stanje, trudna si ili uzimaš GLP-1 lijekove, razgovaraj sa svojim ljekarom prije nego što se osloniš na procjene sa slike. Ako ti praćenje hrane stvara anksioznost ili imaš historiju poremećaja u ishrani, prvo razgovaraj s ljekarom, i znaj da je i to da ne pratiš hranu sasvim validan izbor. ## Gdje se uklapa Trainera skeniranje hrane sa slike Trainera skeniranje hrane sa slike daje ti AI procjenu koju možeš urediti prije bilježenja, a dio je Premium plana koji u SAD-u košta $6.99 mjesečno (cijene se razlikuju po zemljama, vidi [trainera.fit/bs/cijene](/bs/cijene)). Kad uslikaš obrok, AI model za analizu slike imenuje namirnice i procjenjuje grame, kalorije i makroe svake stavke. Svaku stavku možeš ispraviti prije nego što uđe u dnevnik, a to je upravo navika koju studije iznad podržavaju. Premium omogućava do 20 skeniranja dnevno. I ovo je procjena, kao svaki alat na ovoj stranici, i ne zamjenjuje vaganje hrane kad je preciznost bitna. Ono što Trainera dodaje je trening u istoj aplikaciji. Premium uključuje i 10 AI planova treninga, 10 AI planova ishrane i 10 AI treninga mjesečno, AI Nutrition Chat i TRAI, asistenta u aplikaciji, s 90 zahtjeva mjesečno. Besplatni plan, bez kartice, uključuje dnevnik ishrane s kalorijama i makroima, pretragu hrane i ručni unos broja barkoda. Klijenti koje vodi trener na planu Pro, Business ili Enterprise dobijaju skeniranje preko svog trenera. Ako ti treba samo bilježenje hrane slikanjem, možda ti više odgovara aplikacija napravljena baš za to. Naše poređenje [Cal AI vs MyFitnessPal](/blogs/cal-ai-vs-myfitnesspal-brojanje-kalorija) i lista [alternativa za Cal AI](/blogs/cal-ai-alternative) pokrivaju te aplikacije. Slike obroka su također lični podaci, pa se isplati pročitati [kako fitness aplikacije postupaju s tvojim podacima](/blogs/privatnost-ai-fitness-aplikacija) prije nego što neku izabereš. ## Tvoja lista za pouzdanije bilješke sa slike * Više vjeruj nazivima namirnica nego gramima. * Na svakom obroku ispravi najveću stavku i dodaj mast za kuhanje. * Najviše sumnjaj u broj za masti. * Skeniraj jela jedno po jedno i dodaj kratak opis. * Povremeno izvagaj kalorijski gustu hranu da ponovo kalibriraš oko. * Unos procjenjuj po sedmičnom trendu, a ne po jednom obroku. _Želiš AI procjenu svog tanjira pored AI plana treninga? [Pogledaj kako radi Trainera AI fitness trener](/bs/ai-fitness-trener) ili [počni besplatno](/auth/register?role=client)._ ## FAQ ### Da li su AI aplikacije za brojanje kalorija tačne? Dobro prepoznaju hranu, ali su manje pouzdane kad procjenjuju porcije i kalorije. Studije na PubMedu pokazale su visok procenat prepoznavanja, dok su procjene kalorija ili nutrijenata u dvije studije odstupale više od 10%, a u jednoj su masti bile precijenjene. Prije nego što spremiš bilješku sa slike, provjeri porcije i dodaj skriveno ulje. ### Da li je Cal AI stvarno tačan 80%? Cal AI u svom FAQ-u kaže da je "tačan oko 80%", ali ne objavljuje ni metodu ni definiciju, pa ne možeš znati šta tih 80% mjeri. Svaku procjenu sa slike, iz bilo koje aplikacije, shvati kao polaznu tačku koju ispravljaš. ### Da li je bolje vagati hranu ili je slikati? Vaganje je tačnije, naročito za kalorijski gustu hranu kao što su ulje, orašasti plodovi, sir i suha riža ili tjestenina. Praktičan srednji put je da većinu obroka bilježiš slikom, ispraviš porcije i s vremena na vrijeme izvagaš kalorijski gustu hranu da tvoje procjene ostanu realne. ### Da li AI skeneri hrane precjenjuju ili potcjenjuju kalorije? Dešava se i jedno i drugo. U jednoj studiji iz 2026. svaki AI model je u prosjeku precijenio masti za više od 20%, dok je studija o ChatGPT-u iz 2025. našla potcjenjivanje za 11 nutrijenata i slabe procjene porcija kod srednjih i velikih obroka. Greške su obično veće kod većih obroka. ### Može li ChatGPT izbrojati kalorije sa slike? Dobro imenuje hranu, ali su studije našle slabe procjene porcija i nutrijenata kad ima samo sliku. Tačnost je rasla kad su dodani opis i količine sastojaka, zato upiši ono što slika ne pokazuje, recimo ulje za kuhanje i okvirne grame. --- Source: https://trainera.fit/blogs/koliko-je-tacan-ai-brojac-kalorija