«Haz una foto y obtén tus calorías» es la promesa de toda una categoría de apps para contar calorías. Es verdad que resulta más rápido que escribir cada ingrediente, pero una foto no puede pesar la comida ni ver el aceite con el que se cocinó. Esta página reúne lo que han encontrado las pruebas independientes, lo que te deja revisar y corregir cada una de las apps de calorías con foto más populares, y qué afirmaciones de precisión vienen con un método que otra persona podría comprobar.
Calorix lo hacemos nosotros y es una de las apps de la tabla, así que no somos neutrales. Aquí no hacemos ninguna afirmación de precisión sobre Calorix, cada dato sobre otras apps enlaza a su fuente, y todo se comprobó el 11 de octubre de 2026.
Qué han encontrado las pruebas independientes
La prueba de los NIH de 2026 con cuatro apps populares
Investigadores del Instituto Nacional de Diabetes y Enfermedades Digestivas y Renales, uno de los Institutos Nacionales de Salud (NIH) de EE. UU., pasaron fotos estandarizadas de 102 comidas por las funciones de foto de cuatro apps. Las comidas procedían de un estudio de alimentación controlada, en el que cada ingrediente se pesa con una precisión de 0,1 gramos, y tenían una media de 918 kcal (resumen, nota de prensa de la Sociedad Estadounidense de Nutrición).
| App evaluada | Subestimación media por comida | Intervalo de confianza del 95 % | Rango en comidas individuales (límites de concordancia) |
|---|---|---|---|
| Appediet | 252 kcal | De 210 a 295 | De 672 por debajo a 167 por encima |
| MyFitnessPal | 327 kcal | De 269 a 385 | De 884 por debajo a 246 por encima |
| Lose It! | 333 kcal | De 282 a 383 | De 835 por debajo a 170 por encima |
| Cal AI | 345 kcal | De 296 a 392 | De 821 por debajo a 132 por encima |
De media, las cuatro apps se quedaron cortas en aproximadamente un tercio y subestimaron la grasa en unos 30 g por comida; los carbohidratos fueron la estimación más constante. Los primeros resultados de más de 200 comidas adicionales apuntaban a que las apps tienen más dificultades con las comidas cetogénicas ricas en grasa. Dos advertencias: es el resumen de una comunicación a un congreso, así que es preliminar hasta que se publique un artículo revisado por pares, y no se indicaron ni las versiones de las apps ni las fechas de la prueba. Uno de los investigadores, Aaron Hengist, aconsejó que quienes usan una app basada en fotos «sin ajustar las raciones ni introducir las cantidades de comida deberían tomarse los resultados con pinzas».
Estudios anteriores
- Un estudio de 2024 con siete apps y 22 fotos hechas en un estudio fotográfico encontró que MyFitnessPal identificaba el 97 % de los componentes de los alimentos, pero eso es reconocimiento, no calorías: en cuanto a calorías, MyFitnessPal se quedó corta en un 3 % de media y Foodvisor, en un 47 %, y en un plato de huevos con tostada y mantequilla se quedaron cortas en un 35 % y un 73 %, respectivamente, porque no detectaron la mantequilla.
- Los chatbots de IA generalistas no lo hacen mejor: con 52 fotos de comida estandarizadas, ChatGPT-4o y Claude 3.5 Sonnet se desviaron de media un 35,8 % en las calorías, y Gemini 1.5 Pro, un 64,2 %, y los tres se quedaron más cortos cuanto mayores eran las raciones (estudio de 2025). Más información en ¿Puede ChatGPT contar calorías con una foto?
- Una revisión sistemática de 2023 de métodos automáticos de análisis de imágenes, en su mayoría sistemas de investigación, encontró errores medios en las calorías de entre el 0,1 % y el 38,3 %; los alimentos sencillos, servidos solos, resultaron los más fáciles.
Por qué las estimaciones por foto se quedan cortas
Tres cosas que una cámara no ve bien explican la mayor parte de la diferencia: la grasa (el aceite que absorbe la comida, la mantequilla fundida en una salsa), la profundidad de la ración (desde arriba, un bol hondo y uno poco profundo parecen iguales) y los ingredientes ocultos en los platos combinados. Nuestra guía ¿Son precisas las apps de calorías con IA? explica cada una, con fuentes.
Afirmaciones de precisión y lo que hay detrás
Varias apps dan una cifra de precisión. Presentamos cada una como lo que afirma la empresa, junto con lo que pudimos averiguar sobre cómo se midió.
- Cal AI dice en sus preguntas frecuentes que tiene «aproximadamente un 80 % de precisión» (preguntas frecuentes de Cal AI); entradas antiguas de su blog hablan de «un 90 % de precisión con los alimentos visibles» (blog de Cal AI). Ninguna de las dos páginas explica qué significa «precisión» ni cómo se midió. En la prueba de los NIH, la función de foto de Cal AI tuvo la mayor subestimación media de las cuatro apps.
- SnapCalorie dice que tiene «de media, alrededor de un 15 % de error calórico medio» y que es «2 veces más precisa que los nutricionistas» (preguntas frecuentes de SnapCalorie). Su fundador es coautor del artículo Nutrition5k con Google Research (CVPR 2021), que cuenta con un conjunto de datos público: un modelo de investigación tuvo un error del 26,1 % con una sola foto y del 16,5 % con una cámara de profundidad, con platos de una misma cafetería de 255 kcal de media. Para comparar con personas, el artículo pidió a 16 personas sin formación en nutrición y a 4 nutricionistas que estimaran el peso de las raciones de 10 platos sencillos (53 % y 41 % de error). Es un método revisado por pares, pero de un modelo de investigación de 2021, no una prueba publicada de la app actual.
- Fitia se presenta en el App Store como «el contador de calorías más rápido y preciso», y Fastic dice que su escáner «puede identificar alimentos con precisión», sin cifra ni método.
- PlateLens, que no está en la tabla de arriba, afirma tener un «±1,1 % de error en kcal en 180 comidas pesadas en báscula», y cita un estudio y una prueba de referencia abierta (PlateLens). No pudimos comprobarlo: el DOI que da para el estudio devolvía «no encontrado» el 11 de octubre de 2026, no encontramos ningún registro del estudio en Crossref, PubMed ni Zenodo, y el repositorio de la prueba de referencia contenía código, pero ni fotos de comidas ni datos de referencia.
Ninguna de las otras 12 apps de nuestra tabla publica una prueba de precisión de su app actual con sus datos, su método y su fecha. Es lo mínimo que querríamos ver antes de fiarnos de una cifra, incluida la nuestra.
Qué buscar en una app de calorías con foto
- Una lista que puedas revisar. Un total único es difícil de cuestionar; una lista de ingredientes con sus raciones muestra dónde falló la estimación.
- Correcciones fáciles. Cambiar los gramos, sustituir un alimento, añadir el aceite o describir una corrección con palabras debería llevar segundos.
- Escaneo de códigos de barras y etiquetas, para que los alimentos envasados tengan sus valores declarados en lugar de una estimación. Las etiquetas no son perfectas: en EE. UU., un alimento solo está mal etiquetado cuando tiene más de un 20 % más de calorías de las que indica su etiqueta (21 CFR 101.9).
- Una forma de decirle a la app lo que no ve, como «cocinado con mantequilla» o «media ración».
- Honestidad sobre la precisión. Una afirmación con un método y unos datos que puedas comprobar vale más que una cifra mayor sin ellos.
Cómo conseguir mejores estimaciones con cualquier app
- Añade las grasas. Registra el aceite de cocinar, la mantequilla, el aliño o aderezo y la mayonesa como alimentos aparte; una cucharada de aceite de oliva tiene unas 119 kcal.
- Revisa primero lo que más pesa en el plato. El arroz, la pasta, la carne y las salsas son lo que más mueve el total.
- Pesa de vez en cuando algunos alimentos básicos para afinar el ojo: tu bol de cereales de siempre, tu cucharón de arroz o tu chorrito de aceite.
- Haz una foto mejor: buena luz, el plato entero y un ángulo de 45 grados en lugar de directamente desde arriba.
- Usa el código de barras o la etiqueta con todo lo envasado.
Dónde se sitúa Calorix
Calorix no formó parte de la prueba de los NIH, y no afirmamos que lo hubiera hecho mejor: ninguna cámara ve el aceite que ha absorbido el arroz. Lo que hace Calorix es tratar cada foto como un primer borrador. Muestra cada ingrediente con sus gramos, sus calorías y un indicador de certeza, para que veas qué alimentos merecen un segundo vistazo, cambies cualquiera de ellos, añadas una nota como «cocinado con mantequilla» o le digas a Corregir con IA qué corregir, por texto o por voz. Los códigos de barras y las etiquetas nutricionales cubren los alimentos envasados. Consulta cómo funciona el escáner de Calorix.
Historial de cambios
- 11 de octubre de 2026: publicación de la página. Funciones, precios y afirmaciones comprobados en la ficha del App Store, el centro de ayuda y la web de cada app; estudios independientes comprobados en PubMed, PMC y las webs de las editoriales.
Actualizado el 11 de octubre de 2026
