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직접 테스트

식단 사진 인식 비전 모델 비교

2026년 10월 18일 테스트 · 2026년 11월 1일 공개 · 1시간 전 갱신

품질은 Claude Sonnet 5.5가 앞섰고 비용은 Google Gemini 3.1 Flash-Lite가 약 5분의 1이었습니다. 지연은 출력 길이의 영향이 가장 컸습니다.

테스트 방법직접 테스트

테스트일

입력·날짜·설정·요금제·기준을 먼저 적습니다. 결과는 이 조건에서만 유효하고, 다른 입력이나 요금제에서는 달라질 수 있습니다.

공개 라이선스 식단 사진 43끼를 같은 조건으로 1회 분석했습니다. 라벨은 측정 전에 등록했습니다. F1과 주요 음식 재현율은 높을수록, 분량 오차는 낮을수록 좋습니다. 43끼 1회 실행이라 F1 차이 ±0.06 이내는 우연일 수 있습니다. GPT-6 Luna는 다른 표본으로 측정해 이 표에 넣지 않았습니다.

테스트 계정

자비 결제 계정 — Anthropic Claude API (Claude Sonnet 5.5 · effort high · thinking 끔), Google Gemini API (Gemini 3.1 Flash-Lite 기본)

공급자 반론권
2026년 11월 1일에 대상 공급자에게 결과를 통지하고 같은 날 게재했습니다(통지 기간 7일을 채우기 전) · 접수된 답변은 받는 대로 함께 게재합니다.

결과

위 조건에서의 결과입니다. 판정은 조건이 바뀌면 달라질 수 있어 “이 조건에서는”으로 적습니다.

  • Anthropic Claude API

    자비 결제 계정 · Claude Sonnet 5.5 · effort high · thinking 끔

    분량 오차 중앙값
    16.7%
    사진당 비용
    $0.0114
    주요 음식 재현율
    0.789
    지연 p50 / p95
    3.8초 / 13.3초
    F1
    0.677

    이 조건에서는

    주요 음식을 가장 적게 놓쳤고 분량 오차도 낮았습니다.

    공식 사이트 방문(Anthropic Claude API, 새 창)

  • Google Gemini API

    자비 결제 계정 · Gemini 3.1 Flash-Lite 기본

    분량 오차 중앙값
    20.0%
    사진당 비용
    $0.0021
    주요 음식 재현율
    0.741
    지연 p50 / p95
    3.1초 / 11.4초
    F1
    0.613

    이 조건에서는

    비용이 낮습니다. 품질은 낮았고, 해상도와 음식 목록을 줄인 조합에서는 출력 형식 위반으로 중단됐습니다.

    공식 사이트 방문(Google Gemini API, 새 창)