Аннотация на русском языке: В статье представлена разработка Telegram-бота FoodScan AI для анализа состава продуктов питания на основе нейросетевых моделей GPT-4o Vision и Gemini 1.5 Flash. Система распознаёт состав по фотографии упаковки, выявляет аллергены, оценивает пищевую ценность и рекомендует более полезные аналоги. Описаны архитектура, ключевые технические решения и результаты тестирования: точность распознавания состава - 94%, аллергенов - 89%, среднее время ответа - 4,2 с.

The summary in English: The article presents the development of the FoodScan AI Telegram bot for food product composition analysis based on GPT-4o Vision and Gemini 1.5 Flash neural network models. The system recognizes ingredients from a package photo, detects allergens, assesses nutritional value, and recommends healthier alternatives. The architecture, key technical solutions, and testing results are described: ingredient recognition accuracy - 94%, allergens - 89%, average response time - 4.2 s.

Ключевые слова: Telegram-бот, анализ продуктов питания, GPT-4o Vision, Gemini, аллергены, пищевая ценность, aiogram, нейросетевые технологии.
Key words: Telegram bot, food product analysis, GPT-4o Vision, Gemini, allergens, nutritional value, aiogram, neural network technologies.