क्या AI आपको आपके फ्रिज में मौजूद सामग्री के आधार पर खाने के लिए सुझाव दे सकता है?

यह शाम के 6:47 बजे हैं। आप फ्रिज खोलते हैं और देखते हैं। मध्य शेल्फ पर चिकन ब्रेस्ट है, एक बैग पालक है जिसे शायद आज ही इस्तेमाल करना चाहिए, कुछ अंडे हैं, दो रात पहले का बचा हुआ चावल है, और एक ब्लॉक चेडर चीज़ है। इन सामग्रियों से आप कई चीजें बना सकते हैं। एक स्टर-फ्राई। एक ऑमलेट। एक चावल का कटोरा। चिकन और चीज़ अकेले।

लेकिन असली सवाल यह है: इनमें से कौन सा विकल्प आपके पोषण लक्ष्यों के लिए सही है? अगर आपने पहले ही 1,400 कैलोरी खा ली हैं और 80 ग्राम प्रोटीन लॉग किया है, तो सही रात का खाना बहुत अलग दिखेगा, बनिस्बत अगर आपने केवल 900 कैलोरी और 45 ग्राम प्रोटीन खाया है। फ्रिज में क्या है, यह जानना केवल समस्या का आधा हिस्सा है। इसके साथ क्या बनाना है, जो आपके लक्ष्यों के अनुरूप हो, यही वह हिस्सा है जहां ज्यादातर लोग हार मान लेते हैं और डिलीवरी का ऑर्डर देते हैं।

AI अब इस समस्या के दोनों हिस्सों को हल कर सकता है। आप उसे बताते हैं कि आपके पास कौन सी सामग्री है, यह आपके पोषण लक्ष्यों और आपने आज क्या खाया है, उसके साथ क्रॉस-रेफरेंस करता है, और एक ऐसा भोजन सुझाता है जो वास्तव में समझ में आता है। यह कोई भविष्य की अवधारणा नहीं है। यह अभी काम कर रहा है, 2026 में, और यह लोगों के "आज रात मुझे क्या खाना चाहिए" के दैनिक सवाल के प्रति दृष्टिकोण को बदल रहा है।

भोजन निर्णय समस्या

निर्णय थकान वास्तविक है

औसत व्यक्ति हर दिन 200 से अधिक खाद्य संबंधित निर्णय लेता है। क्या खाना है, कितना खाना है, कब खाना है, क्या खरीदना है, क्या पकाना है, क्या छोड़ना है। हर निर्णय सीमित मानसिक ऊर्जा के एक पूल को कम करता है। जब रात का खाना आता है, तो ज्यादातर लोग मानसिक रूप से खाली होते हैं।

परिणाम अनुमानित है। आप हमेशा की तरह के पांच भोजन में से किसी एक पर वापस चले जाते हैं, क्योंकि वे बिना किसी सोच के बन जाते हैं। या आप टेकआउट ऑर्डर करते हैं, क्योंकि खाना बनाने के बारे में निर्णय लेना एक निर्णय बहुत अधिक लगता है। इनमें से कोई भी परिणाम जरूरी खराब नहीं है, लेकिन ये अक्सर उन लोगों के लिए आदर्श नहीं होते जो विशिष्ट पोषण लक्ष्यों को पूरा करने की कोशिश कर रहे हैं।

यह जानना कि आपके पास क्या है, इसका मतलब यह नहीं है कि आप क्या बना सकते हैं

यह वह अंतर है जिसके बारे में ज्यादातर लोग बात नहीं करते। भोजन योजना सलाह मानती है कि आपके पास एक नुस्खा है और फिर आप सामग्री खरीदते हैं। असली जीवन इसके विपरीत काम करता है। आपके पास पहले से ही रसोई में खाद्य सामग्री का एक यादृच्छिक संग्रह है, और आपको यह पता लगाना है कि इसके साथ क्या करना है।

कुकबुक और रेसिपी ऐप्स व्यंजनों के चारों ओर व्यवस्थित होते हैं, न कि आपकी वर्तमान फ्रिज सामग्री के चारों ओर। आप "चिकन रेसिपी" के लिए खोज सकते हैं, लेकिन आपको हजारों परिणाम मिलेंगे जो ऐसी सामग्री की आवश्यकता रखते हैं जो आपके पास नहीं है। आपकी रसोई में जो कुछ है, उसके साथ मेल खाने वाली रेसिपियों को छानना थकाऊ और समय लेने वाला है, जो आपको निर्णय थकान की ओर वापस ले जाता है।

पोषण लक्ष्य एक और जटिलता का स्तर जोड़ते हैं

यहां तक कि अगर आप एक नुस्खा ढूंढ लेते हैं जो आपकी उपलब्ध सामग्री का उपयोग करता है, तो यह सुनिश्चित नहीं है कि यह आपके दिन के लिए आपके पोषण की जरूरतों के अनुरूप है। एक चीज़ी चिकन और चावल का कैसरोल आपकी फ्रिज में सब कुछ इस्तेमाल कर सकता है, लेकिन अगर आप रात के खाने के लिए 500 कैलोरी के नीचे रहना चाहते हैं और 40 ग्राम प्रोटीन की आवश्यकता है, तो वह कैसरोल कैलोरी और वसा में अधिक हो सकता है जबकि आपके प्रोटीन लक्ष्य को मुश्किल से पूरा करता है।

यहां समस्या वास्तव में कठिन हो जाती है। आपको एक तीन-चर वाले समीकरण को हल करना है: आपके पास कौन सी सामग्री है, उन सामग्रियों के साथ कौन से भोजन संभव हैं, और उनमें से कौन सा भोजन आपके दिन के लिए शेष पोषण बजट में फिट बैठता है। यह हर शाम मैन्युअल रूप से करना अधिकांश लोगों के लिए अवास्तविक है।

AI भोजन सुझाव कैसे काम करते हैं

AI-संचालित डाइट सहायक इस प्रकार की बहु-चर समस्या को संभालने में सक्षम हो गए हैं। प्रक्रिया अपेक्षाकृत सरल है।

प्राकृतिक भाषा इनपुट

सबसे सरल संस्करण बातचीत के माध्यम से काम करता है। आप AI को बताते हैं कि आपके पास क्या उपलब्ध है, साधारण भाषा का उपयोग करते हुए। "मेरे पास चिकन ब्रेस्ट, पालक, अंडे, चावल और चेडर चीज़ है।" कुछ भी तौलने या पोषण डेटा देखने की आवश्यकता नहीं है। AI के पास पहले से ही सामान्य सामग्रियों के लिए पोषण संबंधी जानकारी है और यह उचित भाग आकार का अनुमान लगा सकता है।

कुछ उपयोगकर्ता आगे बढ़ते हैं और सीमाएँ जोड़ते हैं: "मेरे पास चिकन ब्रेस्ट, ब्रोकोली और चावल है। मुझे कम से कम 35 ग्राम प्रोटीन की आवश्यकता है और 450 कैलोरी के नीचे रहना चाहता हूँ।" AI इन सभी को एक साथ प्रोसेस करता है और ऐसे भोजन के सुझाव देता है जो हर शर्त को पूरा करता है।

आपके दैनिक सेवन के साथ क्रॉस-रेफरेंसिंग

सबसे उपयोगी AI भोजन सहायक अकेले काम नहीं करते। वे आपके दिन के लिए आपके खाद्य लॉग से जुड़े होते हैं। यदि आपने नाश्ता और दोपहर का भोजन ट्रैक किया है, तो AI पहले से ही जानता है कि आपने कितनी कैलोरी, कितना प्रोटीन, कितने कार्ब्स और कितना वसा खाया है। जब आप रात के खाने के सुझाव मांगते हैं, तो यह केवल आपके बताए गए प्रतिबंधों के साथ काम नहीं करता। यह इस पर विचार करता है कि आपने पहले ही क्या खाया है और आपके शेष लक्ष्यों की स्थिति क्या है।

यह सामान्य रेसिपी सुझाव और व्यक्तिगत भोजन सिफारिश के बीच का महत्वपूर्ण अंतर है। एक सामान्य ऐप 700-कैलोरी चिकन स्टर-फ्राई का सुझाव दे सकता है। एक AI जो जानता है कि आपके पास दिन के लिए 520 कैलोरी शेष हैं, एक हल्का तैयारी का सुझाव देगा, शायद एक पालक और अंडे का स्क्रैम्बल जिसमें एक छोटे हिस्से का चावल हो, जो आपके वास्तविक बजट में फिट बैठता है।

अनुमानित पोषण मूल्यांकन

AI भोजन सुझाव अनुमानित पोषण संबंधी विश्लेषण के साथ आते हैं। ये ग्राम के हिसाब से सटीक नहीं होते, लेकिन ये दैनिक ट्रैकिंग के लिए उपयोगी होने के लिए पर्याप्त सटीक होते हैं। AI मानक सर्विंग आकार और सामान्य तैयारी विधियों के आधार पर अनुमानित कैलोरी, प्रोटीन, कार्ब्स और वसा की गणना करता है।

ज्यादातर लोगों के लिए, यह सटीकता का स्तर पर्याप्त से अधिक है। आखिरकार, विकल्प सटीक माप नहीं है। विकल्प है अनुमान लगाना, या पोषण के बारे में बिल्कुल भी न सोचना।

फोटो-आधारित इनपुट

कुछ ऐप्स फोटो-आधारित फ्रिज स्कैनिंग के साथ प्रयोग कर रहे हैं, जहां आप अपने फ्रिज की सामग्री की तस्वीर लेते हैं और AI सामग्रियों की पहचान करता है। यह तकनीक 2026 में मौजूद है, लेकिन अभी भी इसके शुरुआती चरणों में है। यह स्पष्ट वस्तुओं जैसे फलों, सब्जियों और लेबल वाले कंटेनरों के लिए ठीक काम करता है, लेकिन आंशिक रूप से छिपी हुई वस्तुओं, अपारदर्शी पैकेजिंग में, या अन्य खाद्य पदार्थों के समान दिखने वाली वस्तुओं के साथ संघर्ष करता है।

टेक्स्ट-आधारित इनपुट अधिकांश स्थितियों के लिए अधिक विश्वसनीय और तेज़ रहता है। "चिकन, चावल, पालक, अंडे, चीज़" टाइप करना लगभग पांच सेकंड लेता है और एक फोटो से अधिक सटीक परिणाम उत्पन्न करता है जो दूध के कार्टन के पीछे अंडों को मिस कर सकता है।

2026 में क्या काम करता है

AI भोजन सुझाव उपकरणों का परिदृश्य काफी विकसित हो चुका है, लेकिन सभी दृष्टिकोण समान रूप से व्यावहारिक नहीं हैं। यहाँ आज जो काम करता है उसका एक ईमानदार आकलन है।

टेक्स्ट-आधारित AI सहायक

यह 2026 में सबसे विश्वसनीय दृष्टिकोण है। आप अपने उपलब्ध सामग्रियों को टाइप या बोलते हैं, वैकल्पिक रूप से अपने पोषण प्रतिबंध जोड़ते हैं, और कुछ ही सेकंड में भोजन के सुझाव प्राप्त करते हैं। AI कई विकल्प उत्पन्न कर सकता है, तैयारी के चरणों को समझा सकता है, और प्रत्येक सुझाव के लिए पोषण का अनुमान लगा सकता है।

इन सुझावों की गुणवत्ता अंतर्निहित AI मॉडल और यह इस बात पर निर्भर करती है कि सहायक आपके ट्रैकिंग डेटा तक पहुंच रखता है या नहीं। एक स्वतंत्र चैटबॉट जो नहीं जानता कि आपने नाश्ते में क्या खाया, सामान्य सुझाव देगा। एक पोषण ट्रैकिंग ऐप में एकीकृत AI सहायक आपके वास्तविक दिन के लिए अनुकूलित सुझाव देगा।

फोटो-आधारित फ्रिज स्कैनिंग

फोटो पहचान प्लेट पर व्यक्तिगत खाद्य पदार्थों के लिए नाटकीय रूप से सुधरी है, यही कारण है कि फोटो-आधारित कैलोरी ट्रैकिंग अच्छी तरह से काम करती है। लेकिन पूरे फ्रिज की सामग्री को स्कैन करना एक कठिन समस्या है। वस्तुएं ओवरलैप होती हैं, रोशनी असंगत होती है, और कई खाद्य पदार्थ कंटेनरों में रखे जाने पर समान दिखते हैं।

2026 की शुरुआत में, फोटो-आधारित फ्रिज स्कैनिंग एक उपयोगी पूरक है लेकिन टेक्स्ट इनपुट के लिए प्रतिस्थापन नहीं है। यह सबसे अच्छा एक प्रारंभिक बिंदु के रूप में काम करता है: एक तस्वीर लें, AI को पहचानने दें कि वह क्या कर सकता है, फिर मैन्युअल रूप से जोड़ें या सुधारें कि उसने क्या छोड़ा।

सबसे अच्छा दृष्टिकोण: ट्रैकिंग डेटा और उपलब्ध सामग्री का संयोजन

वास्तविक प्रगति किसी एक इनपुट विधि में नहीं है। यह इस बात के संयोजन में है कि आपने आज क्या खाया है और अभी कौन सी सामग्री उपलब्ध है। यह संयोजन एक अस्पष्ट सवाल ("मुझे क्या खाना चाहिए?") को एक विशिष्ट, हल करने योग्य समस्या में बदल देता है ("मेरे शेष मैक्रोज़ और इन सामग्रियों के आधार पर, कौन सा भोजन सबसे अधिक समझ में आता है?")।

ऐप्स जो दैनिक खाद्य ट्रैकिंग को एक AI सहायक के साथ एकीकृत करते हैं जो सामग्री इनपुट ले सकता है, वे सबसे उपयोगी परिणाम प्रदान कर रहे हैं। आप केवल एक नुस्खा नहीं प्राप्त कर रहे हैं। आप एक ऐसा नुस्खा प्राप्त कर रहे हैं जो आपके दिन के अनुरूप है।

Nutrola का AI डाइट सहायक भोजन निर्णयों के लिए

Nutrola का AI डाइट सहायक ठीक इसी उपयोग के लिए बनाया गया है। यह उसी ऐप के अंदर है जहां आप अपने भोजन को ट्रैक करते हैं, जिसका मतलब है कि इसे हमेशा आपके दिन के बारे में संदर्भ मिलता है।

यह व्यवहार में कैसे काम करता है

आप AI डाइट सहायक खोलते हैं और कुछ इस तरह टाइप करते हैं: "मेरे पास चिकन ब्रेस्ट, पालक, अंडे और कुछ बचा हुआ चावल है। मुझे रात के खाने के लिए लगभग 40 ग्राम प्रोटीन की आवश्यकता है और 500 कैलोरी के नीचे रहना है। मुझे क्या बनाना चाहिए?"

सहायक आपके दिन के लिए लॉग किए गए भोजन को देखता है, आपके शेष मैक्रो और कैलोरी लक्ष्यों की गणना करता है, और आपके द्वारा सूचीबद्ध सामग्रियों को ध्यान में रखता है। फिर यह एक या एक से अधिक भोजन विकल्पों का सुझाव देता है जिनके साथ अनुमानित पोषण संबंधी विश्लेषण होता है।

एक सामान्य प्रतिक्रिया में चिकन और पालक का स्क्रैम्बल दो अंडों और एक आधे कप चावल के साथ सुझाया जा सकता है, जो लगभग 460 कैलोरी में 42 ग्राम प्रोटीन, 28 ग्राम कार्ब्स, और 18 ग्राम वसा के साथ आता है। यह कुछ सरल चरणों में तैयारी की व्याख्या करता है। अगर यह सुझाव आपको पसंद नहीं आता, तो आप विकल्पों के लिए पूछ सकते हैं, और सहायक उसी सामग्रियों और प्रतिबंधों का उपयोग करके विभिन्न विकल्प उत्पन्न करेगा।

आपके वास्तविक दिन से जुड़ा हुआ

चूंकि AI डाइट सहायक Nutrola के अंदर है, इसे आपको मैन्युअल रूप से अपने कैलोरी बजट को बताने की आवश्यकता नहीं है। यह पहले से ही जानता है। यदि आपने 500-कैलोरी का नाश्ता और 650-कैलोरी का दोपहर का भोजन ट्रैक किया है, और आपका दैनिक लक्ष्य 1,800 कैलोरी है, तो सहायक स्वचालित रूप से जानता है कि आपके पास रात के खाने और किसी भी नाश्ते के लिए लगभग 650 कैलोरी हैं।

यह संदर्भ सुझावों को सामान्य रेसिपी चैटबॉट से कहीं अधिक उपयोगी बनाता है। सहायक आपके प्रतिबंधों का अनुमान नहीं लगा रहा है। यह उन्हें सीधे आपके ट्रैकिंग डेटा से पढ़ रहा है।

सुझाव से ट्रैक किए गए भोजन तक

एक बार जब आप किसी भोजन का निर्णय लेते हैं, तो चक्र स्वाभाविक रूप से पूरा होता है। यदि AI एक नुस्खा का सुझाव देता है, तो आप इसे आयात कर सकते हैं और सीधे भोजन को लॉग कर सकते हैं। यदि आप चाहें, तो आप Nutrola के फोटो लॉगिंग का उपयोग करके तैयार डिश की तस्वीर ले सकते हैं और उसे इस तरह से ट्रैक कर सकते हैं। किसी भी तरह, भोजन आपके दैनिक लॉग में चला जाता है, आपके शेष लक्ष्यों को अपडेट करता है, और आपके दिन की एक संपूर्ण तस्वीर मिलती है।

यह "मुझे क्या बनाना चाहिए" से लेकर एक ट्रैक और लॉग किए गए भोजन तक का अंत से अंत का प्रवाह एक एकीकृत AI डाइट सहायक को एक स्वतंत्र रेसिपी टूल से अलग करता है। इसमें ऐप्स के बीच स्विच करने, मैन्युअल डेटा प्रविष्टि करने, और अनुमान लगाने की कोई आवश्यकता नहीं है।

मुफ्त और बिना विज्ञापनों के

Nutrola का AI डाइट सहायक मुफ्त में उपलब्ध है, बिना किसी विज्ञापन के। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि जब आपको भोजन के सुझाव की आवश्यकता होती है, तो वह आमतौर पर वह क्षण होता है जब आप समय और मानसिक ऊर्जा के लिए सबसे अधिक दबाव में होते हैं। रात के खाने के सुझाव प्राप्त करने से पहले विज्ञापन के लिए इंतजार करना उस उद्देश्य को विफल कर देता है जो कम करने का है।

भविष्य: पूरी तरह से जुड़े किचन AI

जो आज काम करता है वह पहले से ही व्यावहारिक और उपयोगी है। लेकिन इस तकनीक की दिशा आने वाले वर्षों में एक अधिक जुड़े अनुभव की ओर इशारा करती है।

स्मार्ट फ्रिज जो इन्वेंटरी को जानते हैं

स्मार्ट रेफ्रिजरेटर जिनमें आंतरिक कैमरे और वजन सेंसर होते हैं, पहले से ही बाजार में हैं, हालांकि अपनाने की दर अभी भी सीमित है। जब ये अधिक सामान्य और अधिक सस्ते हो जाएंगे, तो AI को बताने का मैन्युअल कदम गायब हो जाएगा। आपका फ्रिज एक चलती हुई इन्वेंटरी बनाए रखेगा, और आपका पोषण ऐप सीधे इसे पूछेगा।

यह विज्ञान-कथा नहीं है। हार्डवेयर मौजूद है। चुनौती मानकीकरण और एकीकरण है, फ्रिज निर्माता और पोषण ऐप को एक ही भाषा में बात करने के लिए। जैसे-जैसे अधिक उपकरण ओपन API और सामान्य डेटा मानकों को अपनाते हैं, यह एकीकरण सहज हो जाएगा।

ऑटो-जनरेटेड ग्रॉसरी लिस्ट

जब आपका AI सहायक जानता है कि आपके फ्रिज में क्या है और आपके सप्ताह के लिए भोजन योजना कैसी दिखती है, तो यह एक सटीक ग्रॉसरी सूची उत्पन्न कर सकता है। न कि एक सामान्य सूची जो आप बना सकते हैं, बल्कि एक विशिष्ट सूची जो इस पर आधारित है कि आपको वास्तव में क्या खरीदने की आवश्यकता है, जो आपके पास पहले से है।

यह एक और सामान्य स्रोत को समाप्त करता है जो बर्बादी और निराशा का कारण बनता है: उन सामग्रियों को खरीदना जो आपके पास पहले से हैं, या उस एक आइटम को भूल जाना जिसकी आपको वास्तव में आवश्यकता थी।

समाप्ति की तारीख के अनुसार अनुकूलित भोजन योजनाएं

सबसे आशाजनक निकट-भविष्य के अनुप्रयोगों में से एक भोजन योजना है जो खाद्य ताजगी पर विचार करती है। यदि आपका पालक दो दिनों के भीतर इस्तेमाल किया जाना चाहिए लेकिन आपका चावल एक सप्ताह तक चलेगा, तो AI पहले पालक का उपयोग करने वाले व्यंजनों को प्राथमिकता दे सकता है। यह खाद्य बर्बादी को कम करता है जबकि आपके पोषण को ट्रैक पर रखता है।

इन्वेंटरी ट्रैकिंग और पोषण संबंधी जागरूकता के साथ मिलकर, यह एक ऐसा सिस्टम बनाता है जो न केवल "मुझे आज रात क्या खाना चाहिए" का उत्तर देता है बल्कि "मुझे इस सप्ताह क्या खाना चाहिए, किस क्रम में, ताकि मैं अपने पोषण लक्ष्यों को पूरा कर सकूं और कुछ भी बर्बाद न हो।"

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या AI वास्तव में मेरे फ्रिज में मौजूद सामग्री के आधार पर भोजन के सुझाव दे सकता है?

हाँ। AI डाइट सहायक आपके पास उपलब्ध सामग्रियों की एक सूची ले सकते हैं और उन सामग्रियों का उपयोग करके भोजन के सुझाव दे सकते हैं। सबसे अच्छे उपकरण आपके पोषण लक्ष्यों और आपने उस दिन पहले क्या खाया है, को भी ध्यान में रखते हैं, ताकि सुझाव आपके शेष कैलोरी और मैक्रो लक्ष्यों के अनुरूप हों। टेक्स्ट-आधारित इनपुट, जहां आप अपने उपलब्ध सामग्रियों को टाइप या बोलते हैं, 2026 में सबसे विश्वसनीय विधि है।

AI द्वारा सुझाए गए भोजन के लिए पोषण संबंधी अनुमान कितने सटीक हैं?

AI भोजन सुझाव अनुमानित पोषण संबंधी विश्लेषण प्रदान करते हैं जो मानक सर्विंग आकार और सामान्य तैयारी विधियों के आधार पर होते हैं। ये वास्तविक मूल्यों के 10 से 15 प्रतिशत के भीतर आमतौर पर सटीक होते हैं। अधिकांश लोगों के लिए, यह बिना किसी पोषण जानकारी के होने की तुलना में कहीं अधिक उपयोगी है, जो तब होता है जब आप बिना किसी ट्रैकिंग के खाना बनाते हैं।

क्या मुझे AI भोजन सुझावों के लिए अपने फ्रिज की तस्वीर लेनी होगी?

नहीं। फोटो-आधारित फ्रिज स्कैनिंग मौजूद है लेकिन अभी भी इसके शुरुआती चरणों में है। सबसे व्यावहारिक और विश्वसनीय दृष्टिकोण बस यह है कि AI को बताएं कि आपके पास कौन सी सामग्री है, या तो टाइप करके या वॉयस इनपुट का उपयोग करके। यह कुछ सेकंड लेता है और बिना किसी फोटो में आंशिक रूप से छिपी या पैक की गई वस्तुओं की पहचान करने की चुनौतियों के बिना सटीक परिणाम उत्पन्न करता है।

Nutrola का AI डाइट सहायक सामान्य चैटबॉट से कैसे अलग है?

मुख्य अंतर आपके दैनिक खाद्य ट्रैकिंग डेटा के साथ एकीकरण है। एक सामान्य उद्देश्य चैटबॉट नहीं जानता कि आपने नाश्ते में क्या खाया, आपका कैलोरी लक्ष्य क्या है, या आपके दिन के लिए आपको अभी भी कितने प्रोटीन की आवश्यकता है। Nutrola का AI डाइट सहायक इन सभी संदर्भों को जानता है, इसलिए इसके सुझाव आपके वास्तविक पोषण स्थिति के अनुसार व्यक्तिगत होते हैं, न कि केवल आपकी उपलब्ध सामग्रियों के अनुसार। आप एक ही ऐप के भीतर सुझाए गए भोजन को भी लॉग कर सकते हैं।

क्या यह सुविधा उपयोग करने के लिए मुफ्त है?

हाँ। Nutrola का AI डाइट सहायक मुफ्त में उपलब्ध है, बिना किसी विज्ञापन के। आप अपने उपलब्ध सामग्रियों के आधार पर भोजन के सुझाव मांग सकते हैं, जो Nutrola के मानक अनुभव का हिस्सा है, साथ ही फोटो-आधारित खाद्य लॉगिंग, बारकोड स्कैनिंग, और पूर्ण मैक्रो ट्रैकिंग भी।