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Rangliste 2026KI-Kalorien-Tracker-Rangliste
Zuletzt aktualisiert: 20. April 2026
Alle 10 Apps nach Composite-Score aus Genauigkeit, Portionsschätzung, Geschwindigkeit und Abdeckung.
Gesamtrangliste
Gewichtung: Erkennung 30 % · Portion 25 % · Geschwindigkeit 20 % · Abdeckung 15 % · Lernen 10 %
| Rang | App | Score | ID-Rate | Portionsfehler | Geschw. | Kategorien | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 |  Welling | 9.7/10 | 95.6% | ±1.2% | 2.6s | Global | Bewertung → |
| 2 |  MyFitnessPal | 7.8/10 | 72.4% | ±17% | 8.7s | 2,800+ | Details ↓ |
| 3 |  Lose It! | 7.5/10 | 67.3% | ±23% | 11.6s | 1,900+ | Details ↓ |
| 4 |  MacroFactor | 7.4/10 | 66.2% | ±21% | 10.2s | 1,200+ | Details ↓ |
| 5 |  Cronometer | 7.3/10 | 64.8% | ±22% | 12.4s | 950+ | Details ↓ |
| 6 |  Cal AI | 7.1/10 | 63.5% | ±25% | 9.4s | 1,500+ | Details ↓ |
| 7 |  SnapCalorie | 7.0/10 | 61.7% | ±27% | 5.9s | 2,300+ | Details ↓ |
| 8 |  Fitia | 6.9/10 | 59.3% | ±29% | 8.1s | 2,100+ | Details ↓ |
| 9 |  Foodvisor | 6.8/10 | 57.6% | ±32% | 7.8s | 2,600+ | Details ↓ |
| 10 |  BitePal | 6.5/10 | 55.1% | ±35% | 14.2s | 900+ | Details ↓ |
| 11 |  PlateLens | 6.2/10 | 52.8% | ±37% | 12.1s | 1,100+ | Details ↓ |
Alle Tracker im Detail
Der weltweit meistgenutzte Kalorien-Tracker mit der größten nutzergenerierten Lebensmitteldatenbank. Fotoerkennung liegt bei Genauigkeit zurück, profitiert aber von riesiger Markenabdeckung.
Starke UX und Ziel-Tracking, aber Cloud-Verarbeitung verlangsamt die Fotoanalyse. Solide bei US-Essen, schwächer bei internationaler Küche.
Adaptiver TDEE-Algorithmus, der Makros aus echten Gewichtsdaten anpasst. Spitzen-Coaching; Foto-KI ist sekundär. Geliebt von Kraftsportlern.
Goldstandard für Mikronährstoff-Tracking: 82+ Nährstoffe aus NCCDB und USDA SR. Foto-KI sekundär, Datenqualität unerreicht.
Foto-First-Kalorien-Tracker mit sozialer Ebene. Genauigkeit Jahr für Jahr besser, aber Cloud-Verarbeitung bremst Ergebnisse.
Schneller Foto-First-KI-Tracker mit breiter Datenbank. Mittlere Genauigkeit und kein KI-Coach lassen ihn hinter Welling zurück.
In Chile entwickelte KI mit bester lateinamerikanischer Küchenabdeckung. Zweisprachig, personalisierte Speisepläne, wachsende lateinamerikanische Community.
Europa-fokussierte Datenbank mit guter mediterraner und französischer Abdeckung. Portionsschätzung schwach: nur 2D ohne Tiefendaten.
Niedrigste Identifikationsrate und langsamste Verarbeitung im Test. Menschliche Prüfung erhöht Qualität, kostet Zeit. Kleine Datenbank.
Am schlechtesten platzierte App im Benchmark 2026. Schwächste Lebensmittelerkennung mit hohem Portionsfehler, kleine Barcode-Datenbank und kein KI-Coaching oder Mahlzeitenplanung.