O ChatGPT ou o Claude conseguem contar calorias? O que diz a pesquisa

Sim. O ChatGPT e o Claude podem estimar calorias e macros a partir do que você descreve, e nos estudos que encontramos o erro de calorias dos modelos ChatGPT e Claude ficou entre cerca de 14% e 36%, dependendo da entrada. Um chat não consegue manter sozinho um registro diário sólido. Para isso, você precisa informar quantidades na descrição e guardar os números fora do chat.

Pontos principais

• Um estudo com o ChatGPT-5 em 195 pratos encontrou um erro médio de calorias de 30,51% só com a foto, e de 13,92% com a foto mais a lista completa de ingredientes.
• Mais detalhes nem sempre ajudaram: uma lista sem foto teve 18,05%, pior do que foto mais lista.
• Proteína, carboidratos e gordura erraram mais do que as calorias nas quatro condições, entre 1,37 e 1,77 vez mais.
• Perguntar de novo a mesma coisa muda a resposta. Em um estudo de 2023, a variação média entre 5 execuções foi de 4,74% a 6,19%.
• Encontramos dois estudos que incluem modelos Claude. Não encontramos nenhum que compare um chat com um diário de alimentos ao longo de semanas.

Onde o Remembite entra: Sua IA faz a conta, e o Remembite guarda o registro. Ele salva cada refeição que o seu assistente envia, mostra suas tendências e sinaliza números que parecem muito fora da referência antes de salvar qualquer coisa. O conector do Claude já está disponível, o Remembite funciona no ChatGPT (beta, pelo modo desenvolvedor) e o painel de exemplo mostra o layout. Veja o que o Remembite guarda.

O ChatGPT ou o Claude conseguem contar calorias?

Para uma refeição, sim. Descreva-a, peça calorias e macros por item, e você tem um número em segundos. O plano Free do Claude custa $0 e inclui chat, pesquisa na web e memória entre conversas (preços do Claude, em 16 de out. de 2026, EUA). Você não precisa de um plano pago para experimentar.

Para um registro, não. Um chat não soma sua semana, não mostra de onde veio um número e dá outra resposta se você perguntar duas vezes.

Cada número aqui vem de um artigo ou de uma página de ajuda que abrimos em 16 de out. de 2026. O Remembite faz um produto nessa área, então não somos neutros.

O que os estudos mediram

Quatro estudos fazem a maior parte do trabalho aqui. Eles testaram modelos, entradas e alimentos diferentes, então seus números não se somam em uma única pontuação.

Estudo	O que foi testado	n	Resultado principal	Limite
Rodriguez-Jimenez 2025	ChatGPT-5 Plus, quatro condições de entrada	195 pratos	Erro de calorias de 13,92% a 30,51%	Uma execução por prato
Hoang 2023	ChatGPT-3.5 e ChatGPT-4, 5 execuções cada	222 alimentos	39,2% a 46,8% dentro de 10%	Alimentos crus, corte de conhecimento de 2021
Mu 2025	GPT-4.1 mini em fotos de refeições	505 imagens	Erro de calorias 32,7%	Fotos de laboratório, sem Claude
Fridolfsson 2025	ChatGPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro	52 fotos	Erro de calorias 35,8% para ChatGPT-4o e Claude	Modelos de meados de 2024, sem execuções repetidas

Rodriguez-Jimenez 2025: quatro formas de perguntar

Rodriguez-Jimenez e colegas testaram o ChatGPT-5 (Plus, pela interface web) em 195 pratos: 96 de um site de receitas, 74 do conjunto de fotos SNAPMe e 25 preparados em casa. Cada prato foi testado em quatro condições, com o chat reiniciado antes de cada execução (Nutrients 2025;17(22):3613, publicado em 19 nov 2025). O artigo observa que a interface de chat não permite controlar ajustes como a temperatura.

O artigo não relata execuções repetidas do mesmo prato.

Hoang 2023: 222 alimentos, cinco execuções cada

Hoang e colegas deram ao ChatGPT-3.5 e ao ChatGPT-4 os alimentos de 8 cardápios para adultos, 222 itens, em inglês e em chinês tradicional. O prompt foi "As a dietitian, please draw a table to calculate line by line" (Como nutricionista, faça uma tabela para calcular linha por linha), e os alimentos eram "raw and not cooked" (crus, não cozidos). Cada item foi perguntado 5 vezes. A referência foi a tabela de composição de alimentos de Taiwan (JAMA Network Open 2023;6(12):e2350367).

A estimativa média de energia, carboidratos e gordura não diferiu de forma significativa da de um nutricionista. A proteína diferiu, e os autores escrevem que o ChatGPT-4 "overestimated protein" (superestimou a proteína). Os autores citam como limite um corte de conhecimento em setembro de 2021.

Leia o gráfico ao contrário. Para o modelo mais forte, o ChatGPT-4, de 53% a 54% dos alimentos ficaram mais de 10% longe da referência (100 - 46,8 = 53,2; 100 - 46,4 = 53,6). Cerca de dois em cada cinco ficaram mais de 20% longe (100 - 61,3 = 38,7).

Mu 2025: um benchmark com fotos

Mu, Sun e He testaram sete modelos multimodais em 505 imagens de refeições do Nutrition5k, fotografadas de cima com uma câmera fixa (ACM BCB 2025). Sem peso informado, o GPT-4.1 mini teve erro de calorias de 32,7%. O erro em gordura foi 52,0%, em carboidratos 36,7% e em proteína 41,5%. Nenhum dos sete modelos era um modelo Claude.

Estudos que incluem o Claude

Fridolfsson e colegas compararam o ChatGPT-4o, o Claude 3.5 Sonnet e o Gemini 1.5 Pro em 52 fotografias padronizadas de refeições pesadas na balança (Current Developments in Nutrition 2025;9(10):107556). O erro de calorias foi 35,8% para o ChatGPT-4o, 35,8% para o Claude 3.5 Sonnet e 64,2% para o Gemini 1.5 Pro. Os três subestimaram mais à medida que as porções cresciam. Os modelos eram versões de meados de 2024, e cada foto foi analisada em um chat novo, sem execuções repetidas relatadas.

Um artigo de 2026 na Nutrients testou o Claude Haiku 4.5, o Sonnet 4.6 e o Opus 4.6 em três conjuntos de imagens. Nas fotos do SNAPMe, só imagem, o erro médio de energia do Sonnet foi de 116,9 kcal em 1.463 fotos, contra 123,0 kcal do ChatGPT-5 em 195 pratos de outro estudo (Nakagawa and Yamamoto, Nutrients 2026;18(12):2017). Isso compara dois artigos, não dois modelos em um mesmo teste.

Buscamos na web testes revisados por pares do Claude em estimativas de calorias em 16 de out. de 2026 e encontramos estes dois. Não pesquisamos diretamente no PubMed nem no Google Scholar, então pode haver mais. Não encontramos nenhum estudo, de nenhum dos dois assistentes, que acompanhe pessoas registrando refeições por semanas.

Como o erro muda com o que você dá ao chat

Nos dados de Rodriguez-Jimenez, o que foi dado ao ChatGPT-5 importou mais do que qualquer outra coisa que o artigo variou.

Entrada para o ChatGPT-5	Calorias	Proteína	Carboidratos	Gordura
Só foto	30,51	42,58	41,95	52,88
Foto + tipo e quantidade de gordura, adoçante, gordura do laticínio, tipo de carne	24,35	40,28	39,00	43,20
Foto + lista completa de ingredientes com quantidades	13,92	20,85	23,52	24,16
Lista de ingredientes com quantidades, sem foto	18,05	30,83	28,50	29,16

Os números são MAPE em percentual, linha "All sources", "Total", das tabelas 2 a 5 do artigo. MAPE é o erro percentual absoluto médio: para cada prato, pegue a diferença entre estimativa e valor real, divida pelo valor real e depois faça a média entre os pratos.

Exemplo resolvido: três pratos com valores reais de 400, 600 e 800 kcal. O chat responde 520, 540 e 640.

1. Prato 1: |520 - 400| / 400 = 30%
2. Prato 2: |540 - 600| / 600 = 10%
3. Prato 3: |640 - 800| / 800 = 20%
4. MAPE: (30 + 10 + 20) / 3 = 20%

Os erros com sinal são +30%, -10% e -20%, que dão média 0%. O MAPE ignora a direção, então erros para cima e para baixo não se anulam. O artigo também observa que o MAPE pesa mais os superestimados do que os subestimados.

Três coisas se destacam:

• A lista completa de ingredientes com quantidades, somada à foto, reduziu o erro para 46% do valor só com foto (13,92 / 30,51 = 0,456).
• A lista sem foto teve 18,05%, que é 59% do valor só com foto (18,05 / 30,51 = 0,592). Foi pior do que foto mais lista, então a foto ainda acrescentou informação neste teste.
• Alguns descritores ajudaram pouco. Tipo de gordura, adoçante, gordura do laticínio e tipo de carne reduziram o erro de calorias de 30,51% para 24,35%, uma melhora de 6,16 pontos. A lista completa melhorou 16,59 pontos.

Até a condição de menor erro, 13,92%, é uma média. Um único prato pode ficar bem longe dela, e o artigo associa os erros maiores a pratos servidos em tigela.

Limites para as suas refeições: um modelo, uma execução por prato e listas de ingredientes detalhadas e quantificadas. Uma lista que você digita de cabeça na mesa é outra entrada. O estudo não testou o Claude nem versões mais novas do ChatGPT.

Por que proteína, carboidratos e gordura são mais difíceis que calorias

No mesmo artigo, cada erro de macro foi maior que o erro de calorias na mesma condição. As 12 comparações apontam no mesmo sentido.

Divida o erro de cada macro pelo erro de calorias da sua condição, e as razões vão de 1,37 (carboidratos, só foto: 41,95 / 30,51) a 1,77 (gordura, foto mais extras: 43,20 / 24,35). A gordura foi o maior erro em três das quatro condições. O benchmark de Mu aponta no mesmo sentido para o GPT-4.1 mini: calorias 32,7%, proteína 41,5%, carboidratos 36,7%, gordura 52,0%.

Uma razão é aritmética. As calorias são uma soma ponderada dos três macros, então alguns erros de macro se compensam dentro do total, na nossa leitura. Um modelo que chuta um pouco de gordura a mais e um pouco de carboidrato a menos ainda pode cair perto do total de calorias. Aí os macros parecem piores do que o total que os esconde.

O que isso significa na prática depende do número que você acompanha.

Exemplo resolvido: um prato com 30 g de proteína.

1. Só foto, erro de proteína de 42,58%: 30 x 0,4258 = 12,8 g
2. Foto mais lista de ingredientes, erro de proteína de 20,85%: 30 x 0,2085 = 6,3 g

São erros típicos por prato, não um limite. Erros aleatórios se compensam em parte ao longo do dia. Um hábito, como um modelo que sempre arredonda uma porção para baixo, não se compensa.

Se você acompanha proteína até uma meta, pese a principal fonte de proteína em gramas e trate o número de proteína do chat como um guia aproximado.

O que acontece quando você pergunta duas vezes sobre a mesma refeição

O estudo de Hoang é o único com execuções repetidas. Ele perguntou sobre cada um dos 222 alimentos 5 vezes e relatou o coeficiente de variação (CV): o desvio padrão das 5 respostas dividido pela média delas. Um CV de 5% significa que as respostas costumam ficar dentro de 5% da própria média.

Modelo e idioma do prompt	CV médio de energia, %	DP do CV
ChatGPT-3.5, chinês tradicional	5,17	8,68
ChatGPT-3.5, inglês	6,19	15,23
ChatGPT-4, chinês tradicional	5,7	7,74
ChatGPT-4, inglês	4,74	8,39

O CV médio foi de 4,74% a 6,19%. Os autores escrevem que o CV ficou abaixo de 10%.

Exemplo resolvido: seu chat responde 600 kcal para uma refeição.

1. Com o CV médio mais baixo: 600 x 0,0474 = 28 kcal
2. Com o CV médio mais alto: 600 x 0,0619 = 37 kcal

Uma nova resposta pode ficar a cerca de um CV de distância, mais ou menos entre 570 e 630 kcal. Isso é só dispersão, antes de qualquer diferença em relação ao valor real.

Duas ressalvas. O DP do CV entre alimentos (7,74 a 15,23 pontos) é maior que o CV médio, então alguns alimentos variam bem mais do que a média sugere, e o artigo não diz quais. E este é um teste de 2023 com ingredientes crus. Não temos dados de execuções repetidas para versões atuais de nenhum dos dois assistentes, nem para o Claude.

Pergunte uma vez, registre a resposta e não fique buscando um número menor perguntando de novo. Um registro salvo não muda entre sessões, e a resposta de um chat muda.

O que um chat faz bem e o que não consegue fazer sozinho

Os estudos medem estimativas. Acompanhar também exige lembrar, somar e comparar. Esta tabela separa as duas coisas, com base nas páginas de ajuda e nos estudos acima e na nossa leitura do que é uma conversa.

Tarefa	Só com o chat	Observações
Somar uma lista que você dá	Sim	Peça uma linha por item para poder somar de novo
Escalar uma receita ou uma porção	Sim	Confira o novo total à mão uma vez
Converter unidades	Sim	Xícaras e colheres precisam de um alimento e uma densidade informados
Explicar um rótulo nutricional	Sim	Cole o texto do rótulo, não parafraseie
Perceber um item que faltou	Muitas vezes	Pergunte "o que eu esqueci: óleo, molho, bebida?"
Lembrar a terça passada	Não como registro	Memória não é um diário por refeição
Manter totais entre dias	Não	Os totais ficam dentro de uma mesma conversa
Mostrar uma tendência	Não	Você cola o histórico e ele resume

A metade de cima é onde um chat se destaca: tarefas de linguagem que os estudos acima não mediram. A metade de baixo é para o que serve um registro. O total da terça passada ou uma média semanal precisam de entradas salvas e estruturadas, e uma conversa é um lugar ruim para isso.

Claude e ChatGPT: o que cada plano faz para acompanhar

Fatos das próprias páginas do Claude, lidos em 16 de out. de 2026 (EUA).

• Plano. O plano Free do Claude custa $0. Inclui chat na web, no desktop e no celular, pesquisa na web, memória entre conversas e conexão de apps. O uso se renova em uma janela móvel de cinco horas, e a página diz que não há um número fixo de mensagens (preços do Claude).
• Memória. A memória vem ativada por padrão nos planos Free, Pro e Max. O Claude não guarda por padrão os temas que classifica como sensíveis, e saúde é um exemplo listado. Você pode ativar "Include sensitive topics in memory" (Incluir tópicos sensíveis na memória) em "Settings" (Configurações) > "Memory" (Memória). Se um diário alimentar conta como saúde é decisão do Claude, e não testamos isso (Ajuda do Claude: busca em chats e memória).
• Exclusão. Excluir uma conversa não remove as entradas de memória criadas a partir dela. "Reset memory" (Redefinir memória) apaga todas as memórias.
• Busca. Pesquisar chats anteriores é para planos pagos.
• Conectores. Usuários Free podem adicionar um conector personalizado (Ajuda do Claude: conectores personalizados).

Para o ChatGPT não conseguimos confirmar os limites atuais do plano nem o comportamento da memória. As páginas de ajuda da OpenAI não abriram para nós em 16 de out. de 2026, então não fazemos nenhuma afirmação sobre elas. Verifique-as diretamente antes de confiar em qualquer um dos dois.

Histórico de chat não é um diário alimentar

Suponha que você registre refeições em uma mesma conversa durante um mês. Três coisas dão errado, e nenhuma delas é sobre a qualidade da estimativa.

1. Sem totais entre conversas. Um chat novo começa sem a conversa de ontem, a não ser que a memória ou a busca a traga de volta. Mesmo assim, a memória carrega contexto entre chats, e não encontramos nenhuma descrição dela como livro-razão.
2. Edições não são rastreadas. Se você disser "reduza o arroz pela metade" no dia 12, a resposta anterior continua na rolagem. Qual número é o atual fica por sua conta.
3. Buscar é rolar a tela. Encontrar "o que eu comi na terça passada" significa voltar lendo mensagens. No plano gratuito do Claude, buscar em chats anteriores não está disponível.

Um diário alimentar tem campos fixos: data, refeição, item, gramas, calorias, proteína, carboidratos e gordura. Tem um valor atual por item e um total que vem dos itens. Uma conversa não tem nada disso. A figura mostra o fluxo que usamos para a parte que falta: o chat faz a estimativa, e uma camada separada confere e guarda cada refeição.

Uma planilha ou qualquer app de registro faz o mesmo trabalho. Para comparar as três rotas (perguntar a uma IA, consultar uma base ou manter um registro), veja Perguntar à IA sobre calorias, consultar ou manter um registro?.

Uma rotina prática em cinco passos

Esta rotina vem dos estudos: dê ao modelo quantidades, tire a ambiguidade, confira um número e guarde o resultado.

1. Pese ou informe gramas. A condição de menor erro no estudo teve uma lista completa de ingredientes com quantidades. Uma balança fornece esses dados. Se não puder pesar, diga isso e dê uma contagem, como "2 ovos grandes".
2. Informe se está cru ou cozido. O prompt de Hoang pedia alimentos crus, o que lembra que o mesmo alimento tem valores diferentes conforme o estado. Diga "150 g de arroz branco cozido", não "150 g de arroz".
3. Peça números por item. Uma linha por item, com gramas, calorias, proteína, carboidratos e gordura. Um total único esconde qual item está errado. A forma do prompt está em Como contar calorias com o ChatGPT.
4. Confira um número com o USDA. Escolha o item com mais calorias e recalcule com o FoodData Central. O método está em Como conferir uma estimativa de calorias da IA.
5. Guarde os totais em outro lugar. Copie as linhas por item para uma planilha, um arquivo de notas ou um app de registro no mesmo dia.

Aqui está o passo 4 com um prato plausível, com valores da base USDA SR Legacy (downloads do FoodData Central, em 16 de out. de 2026).

Exemplo resolvido: 150 g de peito de frango assado, 150 g de arroz branco cozido, 100 g de brócolis cozido em água e 10 g de azeite de oliva.

1. Frango (FDC 171477, 165 kcal por 100 g): 150 x 165 / 100 = 247,5 kcal
2. Arroz (FDC 168878, 130 kcal por 100 g): 150 x 130 / 100 = 195 kcal
3. Brócolis (FDC 169967, 35 kcal por 100 g): 100 x 35 / 100 = 35 kcal
4. Azeite (FDC 171413, 884 kcal por 100 g): 10 x 884 / 100 = 88,4 kcal
5. Total: 247,5 + 195 + 35 + 88,4 = 565,9 kcal

Se o seu chat disser 700 para esta refeição, pergunte qual item ele contou a mais. O azeite é um suspeito comum: 10 g são 88 kcal, então um fio a mais soma rápido.

O valor do USDA é uma referência para uma amostra típica desse alimento. Não é o seu frango. Pequenas diferenças são normais. Uma diferença grande é motivo para perguntar à sua IA o que ela assumiu.

Onde o Remembite entra

Sua IA faz a conta. O Remembite guarda o registro. Seu assistente calcula calorias, proteína, carboidratos e gordura de uma refeição. O Remembite salva cada refeição, soma cada dia e monta o seu histórico. Ele também pode lembrar alimentos que você nomeia, como "minha aveia".

Antes de salvar uma refeição, o Remembite compara cada alimento que consegue associar com segurança a uma referência baseada no USDA, e confere proteína, carboidratos e gordura contra as calorias. Se um número parecer muito fora da referência, o Remembite não o salva. Ele manda uma pergunta de volta para a sua IA, que pede para você confirmar ou corrigir.

O conector do Claude já está disponível: no Claude, abra "Customize" (Personalizar) > "Connectors" (Conectores) e adicione https://remembite.com/mcp. O Remembite também funciona no ChatGPT (beta, pelo modo desenvolvedor). Passo a passo: Claude ou ChatGPT, ou leia Como registrar refeições com o Claude e guardar os números. O painel de exemplo mostra o layout com dados de exemplo e não precisa de conta.

Limites: o Remembite não tem leitura de código de barras, não reconhece fotos de refeições por conta própria e não sincroniza com dispositivos. A verificação sinaliza números que parecem muito fora da referência. Ela não torna a estimativa mais próxima, e não publicamos uma comparação com estimativas de chat. Um alimento que ele não consegue associar é salvo do jeito que o seu assistente enviou. Começar é grátis. Qualquer plano pago será anunciado aqui antes de começar.

Perguntas frequentes

O ChatGPT ou o Claude são melhores para calorias?

Não os ranqueamos. Os estudos de Rodriguez-Jimenez e Hoang testaram só o ChatGPT. Fridolfsson testou os dois com fotos e mediu o mesmo erro de calorias, 35,8%, em versões de meados de 2024. Não encontramos estudo que compare versões atuais com descrições escritas de refeições.

Ele consegue ler uma foto?

Sim, com um erro amplo. Só a foto teve erro de 30,51% para o ChatGPT-5, 32,7% para o GPT-4.1 mini em fotos controladas de cima e 35,8% para o Claude 3.5 Sonnet. Adicionar uma lista de ingredientes com quantidades reduziu o erro do ChatGPT-5 para 13,92%.

Preciso pesar a comida?

Não, mas as quantidades foram o que mexeu no erro do estudo. A condição de menor erro teve uma lista de ingredientes quantificada. Se não puder pesar, informe contagens e tamanhos, e trate o número como uma faixa.

Ele lembra o que comi ontem?

Às vezes, de forma vaga. A memória do Claude vem ativada por padrão nos planos Free, Pro e Max e não guarda temas de saúde, a menos que você ative. Ela carrega contexto, não um registro por refeição, e buscar em chats anteriores exige plano pago. Não conseguimos confirmar o comportamento do ChatGPT.

Isto é aconselhamento médico?

Não. São estimativas para acompanhar a alimentação, não orientações sobre sua saúde ou qualquer condição. Para isso, consulte um médico ou um nutricionista.

Veja como fica um registro salvo

Abra o painel de exemplo para ver "Today" (Hoje), "History" (Histórico) e "My foods" (Meus alimentos) com dados de exemplo. Para manter o seu próprio registro, crie uma conta grátis. O Remembite não é afiliado à Anthropic, à OpenAI nem ao Google.

Estimativas, não aconselhamento médico. Como os números funcionam.