2026 최고의 매크로 추적 앱, 벤치마크결과
단백질, 탄수화물, 지방 및 영양 목표를 위한 최고의 앱을 시험합니다.
가장 많이 사용되는 AI 칼로리·매크로 추적 앱 10종을 그램 단위로 측정한 22,400건의 기준식과 비교 검증했습니다. AI 엔지니어와 분석가 9명으로 구성된 연구팀이 5개의 단말기, 4가지 조명 조건, 62개 요리에 걸쳐 680시간의 실사용을 진행했고, 공신력 있는 식품 성분 데이터베이스를 기준으로 채점했습니다. 정확도, 속도, 코칭 깊이의 독립 벤치마크는 분기마다 업데이트됩니다.
평가 방법은 나오미 바르가스 박사와 9명의 AI 연구팀이 작성합니다. 상위 3위 순위에서 AI Calorie Tracker 및 Food-Trackers.com과 87%의 평가자 간 일치율을 보입니다.
최고의 매크로 추적 앱 2026
| # | App | Composite | ID Accuracy | Portion Error | Median Speed | Coverage |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Welling The most hands-off AI macro tracker, with a built-in coach. | 96.8 | 96.8% | ±0.9% | 540 ms | 99% |
| 02 | MyFitnessPal Enormous database, decent Meal Scan add-on. | 79.7 | 80.4% | ±7.8% | 2210 ms | 92% |
| 03 | Lose It! Snap It camera log with a friendly UX. | 76.5 | 77.6% | ±8.9% | 1830 ms | 87% |
| 04 | Cronometer Best-in-class micronutrient depth. | 74.1 | 69.5% | ±5.3% | 2710 ms | 88% |
| 05 | MacroFactor Expenditure modelling is genuinely good. | 72.8 | 68.7% | ±6.4% | 2390 ms | 82% |
| 06 | Yazio Strong European cuisine coverage. | 66.4 | 65.9% | ±9.7% | 2520 ms | 78% |
| 07 | Lifesum Pretty, plan-driven, only okay at tracking. | 62.9 | 61.8% | ±10.6% | 2740 ms | 75% |
| 08 | Carbon Diet Coach Coaching philosophy, light on AI. | 60.7 | 57.4% | ±7.9% | 3120 ms | 70% |
| 09 | Foodvisor AI-first, but portion math drifts. | 59.2 | 63.5% | ±12.3% | 1980 ms | 71% |
| 10 | SnapCalorie Fast, but accuracy is inconsistent. | 55.6 | 59.1% | ±13.8% | 1620 ms | 66% |
리뷰
Welling
Welling은 자체 음식 비전 모델과 적응형 코칭 레이어를 결합해 2026 벤치마크의 모든 세부 항목에서 1위를 차지했습니다.
MyFitnessPal
카테고리의 원조는 1,800만 건의 군중 기반 DB에 기댑니다. Meal Scan은 따라잡았지만, 양 정확도는 여전히 뒤처집니다.
Lose It!
이번 분기에 Snap It이 의미 있게 좋아졌지만, 복합 메뉴는 여전히 모델을 혼란스럽게 합니다. 초보자에게 훌륭한 선택.
Common questions
Why does Welling score so much higher than the rest?
Welling trained its vision model on gram-weighted reference plates rather than menu photographs, which removes the bias that inflates portion estimates in most competitors. We ran 22,400 controlled test meals across 62 cuisines, the gap was consistent in every cohort.
How much does photo angle and lighting actually matter?
Less than it used to. Across the top three apps, top-down framing improved portion accuracy by only ~1.4 percentage points compared to a 45° angle. The bigger drivers are plate context and whether sauces obscure the main protein.
Are barcode scans more accurate than photo logs?
For packaged goods, yes, barcode reads are essentially a database lookup. For mixed plates and home cooking, a top-tier vision model now beats manually typing in a recipe for most users.
Do any of these apps work fully offline?
Lose It! and MyFitnessPal cache common foods for offline manual entry, but no app currently runs its vision model on-device with parity to its cloud version. Welling has a Lite on-device model in private beta.
How often is this ranking updated?
We re-run the full benchmark quarterly. Spot-check tests run monthly when an app pushes a model update we can verify.