KI-Extraktion im Test: fünf Verfahren, sechs Quellen, ein deutliches Ergebnis

Rezepte speichern klingt nach einer einfachen Sache: Du findest online ein Rezept, du legst es in einer App ab. Nur heißt „online” heute ein TikTok-Video, ein Instagram-Reel, die abfotografierte Rezeptkarte, die dir deine Tante geschickt hat, ein Screenshot aus einer Facebook-Gruppe – und manchmal eben auch noch ein Foodblog.

Wir haben fünf Verfahren der Extraktion gegen sechs typische Quellen antreten lassen, mit echten Rezepten aus echten Quellen.

Was sich seit diesen Tests geändert hat (Nachtrag vom 7. Oktober 2026). Die Tests unten stammen aus dem Frühjahr 2026 und vergleichen Verfahren, nicht die aktuellen Versionen bestimmter Apps. Wiederholt haben wir sie nicht. Seitdem sind etliche Apps in eine andere Kategorie gewandert: ReciMe, Honeydew und Deglaze schreiben inzwischen die Tonspur eines Videos mit; Deglaze gibt zudem an, eingeblendeten Text Bild für Bild zu lesen (ähnlich wie Pluck); Mela und Pestle werten Bildunterschriften per maschinellem Lernen direkt auf dem Gerät aus; Recipe Keeper hat OCR-Scan sowie Import aus Instagram und TikTok dazubekommen; CopyMeThat speichert Beiträge aus Instagram und Facebook; und Paprika 4 (seit dem 28. September 2026 in der offenen Beta) bringt Foto-Scan und Social-Media-Import mit. Wo dieser Beitrag also sagt, ein „klassischer Clipper“ oder eine „Text-KI“ scheitere an einem Social-Media-Video, beschreibt das das Verfahren – nicht unbedingt die App, die du heute nutzt. Wo jede App inzwischen steht, zeigt unser Ratgeber Rezepte-App mit KI.

Die fünf Verfahren

1. Klassisches Web-Clipping (DOM- und Regex-Auswertung)

Das älteste Verfahren, im Einsatz bei Apps wie Paprika 3 und CopyMeThat (das inzwischen auch Beiträge aus Instagram und Facebook speichert). KI ist nicht im Spiel: Der Clipper durchsucht das HTML einer Seite nach strukturierten Rezeptdaten wie JSON-LD, Microdata oder Zutaten in <ul> und Schritten in <ol>.

2. Browser-Erweiterung

Dieselbe Auswertung von innerhalb der Seite: Die Erweiterung sucht nach Rezept-Markup oder nach bekannten Plugin-Formaten (WP Recipe Maker, Tasty usw.), und manche raten Zutaten und Arbeitsschritte, wenn Markup fehlt.

3. KI für Text

Eine jüngere Gattung von Apps lässt ein Sprachmodell den Rohtext einer Seite lesen; das kommt mit unsauberen, unstrukturierten Seiten besser zurecht als eine DOM-Auswertung. Steckt das Rezept in einem Video, in einem Bild oder in gesprochenen Sätzen, hat es nichts in der Hand.

4. KI für Bild und OCR

Einige Apps lesen Bilder (Fotos von Rezeptkarten, Kochbuchseiten, Screenshots) per Texterkennung und bringen den Text anschließend mit KI in Rezeptform.

5. Volle multimodale KI (Pluck)

Pluck kombiniert fünf Wege der Extraktion: Auswertung der Einzelbilder, Mitschrift der Tonspur, Texterkennung im Bild (OCR), Lesen von Bildunterschriften und Untertiteln sowie Auswertung der Metadaten. Die KI gleicht die Signale gegeneinander ab, fügt sie zu einem strukturierten Rezept zusammen und vergibt einen Konfidenzwert.

Der Test: sechs Quellen, fünf Verfahren

Quelle 1: Foodblog mit Rezept-Markup

Ein gewöhnlicher Blogbeitrag mit WordPress-Rezept-Plugin, JSON-LD und den üblichen 2.000 Wörtern Vorspann vor dem Rezept.

Klassisches Clipping: Exzellent. Paprika und Verwandte holen aus einem Foodblog nahezu fehlerfrei ein sauberes, strukturiertes Rezept heraus.

Browser-Erweiterung: Genauso gut.

KI für Text: Funktioniert, greift aber manchmal in den Vorspann oder in die Seitenleiste.

KI für Bild/OCR: Entfällt.

Multimodale KI (Pluck): Exzellent. Liegt JSON-LD vor, nimmt Pluck es direkt und erreicht damit den höchsten Konfidenzwert; sonst liest Pluck den Seiteninhalt.

Urteil: Der Heimvorteil der klassischen Clipper, auch wenn KI für Text und multimodale KI ebenfalls funktionieren.

Quelle 2: Instagram-Reel

Ein 60-sekündiges Koch-Reel: Die Person erzählt das Rezept, Mengen werden kurz eingeblendet, und in der Bildunterschrift steht eine halbe Zutatenliste.

Klassisches Clipping: Scheitert vollständig. Instagram gibt kein Rezept-Markup heraus.

Browser-Erweiterung: Scheitert genauso.

KI für Text: Teilweise, wenn die App an die Bildunterschrift kommt. Die meisten Reel-Bildunterschriften sind unvollständig: Zutaten ohne Mengen, oder die Schritte fehlen.

KI für Bild/OCR: Entfällt.

Multimodale KI (Pluck): Stark. Pluck sieht sich das Video an, hört der Erzählung zu, liest die Einblendungen und wertet die Bildunterschrift aus, und setzt dann aus allen vier ein einziges Rezept zusammen.

Urteil: Wer regelmäßig Rezepte aus sozialen Netzwerken speichert, kommt mit klassischen Clippern in eine Sackgasse; dafür braucht es eine KI, die mit Video und unstrukturiertem Text umgehen kann.

Quelle 3: TikTok-Video

Ein hektisch geschnittenes 30-Sekunden-Video ohne Einblendungen, mit einer Stimme aus dem Off, die Zutaten und grobe Schritte nennt, und einem Trend-Sound im Hintergrund.

Klassisches Clipping: Scheitert. TikTok-Seiten enthalten kein Rezept-Markup.

Browser-Erweiterung: Scheitert.

KI für Text: Kaum brauchbar. TikTok-Beschreibungen bestehen meist aus Hashtags, und ohne die Tonspur bekommt ein reines Textverfahren fast nichts.

KI für Bild/OCR: Entfällt.

Multimodale KI (Pluck): Der härteste Fall im Test. Pluck schreibt die Tonspur mit, filtert die Hintergrundmusik heraus und holt das gesprochene Rezept hervor. Das Ergebnis ist brauchbar, kann aber einen niedrigeren Konfidenzwert bekommen: „ordentlich Olivenöl” wird so mitgeschrieben, wie es fällt, statt zu „2 EL” erfunden zu werden, und Pluck markiert die Stelle, damit du nachsiehst.

Urteil: Von den fünf getesteten Verfahren hat nur die multimodale KI aus einem TikTok-Rezept, das ausschließlich gesprochen wird, etwas Verwertbares gemacht.

Nachtrag (Oktober 2026): Ein Verfahren aus „Bildunterschrift plus Transkript der Tonspur“, wie es inzwischen mehrere Apps nutzen (ReciMe, Honeydew, Deglaze), haben wir nicht getestet. Vom Prinzip her würde es eine gesprochene Zutatenliste wie diese erfassen; wie gut, haben wir nicht gemessen.

Quelle 4: YouTube-Kochvideo

Ein zwölf Minuten langes Video mit klarer Sprache, eingeblendeter Zutatenliste und dem vollständigen Rezept in der Videobeschreibung.

Klassisches Clipping: Scheitert am Videoinhalt. Manche Clipper greifen den Beschreibungstext ab, bringen ihn aber nicht in Form.

Browser-Erweiterung: Wie beim klassischen Clipping.

KI für Text: Besser. YouTube-Beschreibungen enthalten häufig vollständige Zutatenlisten, sodass eine KI daraus oft ein ordentliches Rezept holt; was nur im Video vorkommt, geht aber verloren.

KI für Bild/OCR: Entfällt.

Multimodale KI (Pluck): Das beste Ergebnis bei Videos. Die Auswertung des Videos ergänzt, was der Beschreibung fehlt: Wenn dort „Mehl” steht und im Video „anderthalb Tassen Weizenmehl Type 550” gesagt wird, hat Pluck Menge und Sorte.

Urteil: Text-KI kann reichen, wenn die Beschreibung gründlich ist; was nur im Video steckt, braucht multimodale Auswertung. Mehr dazu steht in Kann KI Rezepte aus Videos extrahieren?

Quelle 5: Foto einer handgeschriebenen Rezeptkarte

Das Foto einer handgeschriebenen Karte, leicht vergilbt, in Schreibschrift, mit ein paar Flecken und abgekürzten Mengenangaben (EL, TL, Msp., Pk.).

Klassisches Clipping: Entfällt.

Browser-Erweiterung: Entfällt.

KI für Text: Entfällt.

KI für Bild/OCR: Funktioniert, aber die Qualität hängt an der Lesbarkeit der Handschrift: Klare Druckschrift wird gut erkannt, Schreibschrift mit Abkürzungen ist schwerer („Pk.” kann ein Päckchen Backpulver oder Vanillezucker sein). Apps mit reiner OCR ohne KI-Schicht liefern meist eine wörtliche Abschrift samt Fehlern statt eines Rezepts.

Multimodale KI (Pluck): Stark. Plucks Bilderkennung ordnet die Handschrift im Zusammenhang ein: „1 Pk. Backpulver” ist ein Päckchen Backpulver, und „mittlere Hitze” meint um die 180 °C. Schwierige Handschriften wollen weiterhin geprüft werden.

Urteil: OCR bringt dich ein Stück weit; Bilderkennung mit Rezeptwissen bringt dich den Rest des Weges.

Quelle 6: Screenshot eines Rezepts

Ein Handy-Screenshot eines Rezepts auf einer Webseite: Browserleiste sichtbar, Rezept unten abgeschnitten, ein Werbebanner über der Zutatenliste.

Klassisches Clipping: Entfällt.

Browser-Erweiterung: Entfällt.

KI für Text: Entfällt.

KI für Bild/OCR: Funktioniert ordentlich. Die meisten Apps ignorieren Browserleiste und Werbebanner, aber du bekommst nur, was im Bild steht.

Multimodale KI (Pluck): Ähnlich, aber besser im Umgang mit Störendem. Bei angeschnittenen Screenshots weist sie außerdem darauf hin, dass das Rezept unvollständig sein könnte.

Urteil: Screenshots liegen OCR wie multimodaler KI.

Die Tabelle

Ergebnisse unserer Tests vom Frühjahr 2026 (Verfahren, nicht bestimmte Apps; siehe den Nachtrag oben):

Quelle	Klassisches Clipping	Browser-Erweiterung	KI für Text	KI für Bild/OCR	Multimodale KI (Pluck)
Foodblog-Adresse	Exzellent	Exzellent	Gut	Entfällt	Exzellent
Instagram-Reel	Scheitert	Scheitert	Teilweise	Entfällt	Stark
TikTok-Video	Scheitert	Scheitert	Minimal	Entfällt	Gut
YouTube-Kochvideo	Scheitert	Scheitert	Mäßig	Entfällt	Stark
Handgeschriebene Karte	Entfällt	Entfällt	Entfällt	Mäßig	Stark
Screenshot eines Rezepts	Entfällt	Entfällt	Entfällt	Gut	Stark

Was das für die Wahl einer Rezepte-App heißt

Speicherst du ausschließlich von Foodblogs, sind etablierte Clipper wie Paprika 3 und Recipe Keeper verlässlich, ausgereift und günstig (Recipe Keeper scannt außerdem Fotos per OCR, und die Beta von Paprika 4 bringt Social-Media-Import mit). Brauchst du mehr als Web-Clipping, übernimmt eine moderne Paprika-Alternative wie Pluck Videos aus sozialen Netzwerken, Karussells und handgeschriebene Fotos mit KI. Unser Vergleich der Rezepte-Apps zeigt, was diese Apps über die Extraktion hinaus können.

Speicherst du gemischt, von Blogs und aus sozialen Netzwerken, hilft KI für Text, lässt aber Lücken. Apps, die zusätzlich die Tonspur mitschreiben, schließen einen guten Teil dieser Lücke.

Speicherst du von überall, brauchst du eine Extraktion, die das Video genauso liest wie den Text, und genau dafür wurde Pluck gebaut.

Eine genaue Extraktion zahlt sich auch nach dem Speichern aus: In Pluck werden die extrahierten Zutaten zu deiner Einkaufsliste, lassen Woche füllen (Plus und Pro) Gerichte kombinieren, die sich frische Zutaten teilen, und erscheinen im Kochmodus bei dem Schritt, der sie braucht.

Wo die multimodale Auswertung Luft nach oben hat

Multimodale Auswertung kostet mehr Rechenzeit als eine DOM-Auswertung, deshalb dauert sie auf einem sauber gebauten Foodblog ein paar Sekunden länger als ein klassischer Clipper. Unfehlbar ist sie auch nicht, und deshalb gibt es den Konfidenzwert: Verrauschter Ton, unleserliche Handschrift und hektischer Schnitt drücken die Genauigkeit.

Klassische Clipper sind zudem kostenlos oder billig; Paprika 3 kostet auf dem Handy einmalig $4.99. KI-Auswertung verursacht laufende Rechenkosten. Deshalb enthält Plucks kostenloser Plan 3 Extraktionen im Monat, und die bezahlten Pläne beginnen bei $2.99 im Monat (Light), Plus kostet $6.99 im Monat und Pro $11.99 im Monat. Das sind Abwägungen, keine Ausschlusskriterien.

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Und Preplo?

Seit der ersten Fassung dieses Beitrags ist Preplo dazugekommen und hat den RevenueCat Shipyard Creator Contest 2026 mit einer App gewonnen, die aus Kochvideo-Links Rezepte macht. Seit März 2026 ist Preplo fürs iPhone im App Store (Android ist angekündigt), das letzte Update (Version 1.0.3) stammt allerdings vom 26. März 2026. Es ist eine elegante Umsetzung der Idee.

Nach dem, was wir gesehen haben, steht Preplo am nächsten an Verfahren 3: KI für Text. Preplo liest bei YouTube das Transkript und bei TikTok und Instagram die Beschreibung und macht daraus strukturierte Rezepte. Es gibt eine kostenlose Stufe mit einer einzigen Extraktion, und dazu kommen hübsch gemachte Umschalter für Anpassungen (vegan, kohlenhydratarm), ein geführter Kochmodus im Vollbild und Einkaufslisten mit Preisschätzung.

Nur teilt Preplo die Grenze textbasierter Verfahren: Was nicht in dem Text steht, den es liest, kann es nicht erfassen. Dazu kommt: Preplo deckt drei Plattformen ab (YouTube, TikTok, Instagram). Rezepte aus Facebook, von Foodblogs und aus Fotos fallen damit heraus. Den ausführlichen Vergleich Pluck gegen Preplo haben wir separat geschrieben.

Weitere Vergleiche: Pluck vs Preplo, Pluck vs Inspo und Pluck vs Flavorish, dazu der Überblick Rezepte-App mit KI. Pluck gibt es für iOS und Android, bei Google Play laden. Auch für iOS. Auf unserer Roadmap steht, was als Nächstes ansteht.