Cómo obtener cuotas deportivas en vivo con Python

Qué necesitas

Estado del código: El código Python de este tutorial se ejecutó con las respuestas de ejemplo publicadas en la documentación de Odds-API.io (comprobadas el 3 de noviembre de 2026), no con una clave real. Las respuestas reales pueden traer más campos; el código solo lee los documentados.

1. Instala los paquetes y guarda tu clave

Guarda la clave en una variable de entorno, no en el código ^[1].

python -m pip install requests websockets
export ODDS_API_KEY="your-api-key"   # Windows PowerShell: $env:ODDS_API_KEY="your-api-key"

2. Lista deportes y próximos eventos

/sports no necesita clave. /events recibe un deporte y, de forma opcional, league, status (p. ej. pending, live), un rango de fechas y limit ^[4].

import os
import requests

BASE = "https://api.odds-api.io/v3"
API_KEY = os.environ["ODDS_API_KEY"]   # never hard-code or commit your key
BOOKMAKERS = "Bet365,Unibet"           # use bookmakers selected on your plan

def get(path, **params):
    """GET an Odds-API.io v3 endpoint and return parsed JSON."""
    params["apiKey"] = API_KEY
    r = requests.get(BASE + path, params=params, timeout=20)
    if r.status_code == 429:
        raise RuntimeError("Rate limit reached - wait before retrying")
    r.raise_for_status()
    return r.json()

sports = requests.get(BASE + "/sports", timeout=20).json()   # no key needed
print([s["slug"] for s in sports][:10])

events = get("/events", sport="football", league="england-premier-league",
             status="pending", limit=10)
for e in events:
    print(e["id"], e["date"], e["home"], "v", e["away"])

3. Obtén cuotas y calcula la probabilidad implícita

/odds recibe un eventId, hasta 30 bookmakers y un filtro opcional markets; los precios son cadenas decimales ^{[4] [1]}. El código los convierte en probabilidades implícitas, quita el Overround de forma proporcional y busca el mejor precio de cada resultado: las mismas matemáticas que la Calculadora de probabilidad implícita y sin margen.

def ml_prices(event_odds):
    """{bookmaker: {"home": 2.1, "draw": 3.4, "away": 3.2}} from one /odds response."""
    out = {}
    for book, markets in event_odds.get("bookmakers", {}).items():
        for m in markets:
            if m["name"] == "ML" and m.get("odds"):
                row = m["odds"][0]
                out[book] = {k: float(row[k]) for k in ("home", "draw", "away") if k in row}
    return out

event_id = events[0]["id"]
prices = ml_prices(get("/odds", eventId=event_id, bookmakers=BOOKMAKERS, markets="ML"))

for book, p in prices.items():
    booksum = sum(1 / o for o in p.values())                 # implied probabilities
    fair = {side: (1 / o) / booksum for side, o in p.items()}  # proportional no-vig
    print(f"{book}: overround {booksum - 1:.2%}",
          {side: f"{q:.1%}" for side, q in fair.items()})

best = {}
for book, p in prices.items():
    for side, o in p.items():
        if o > best.get(side, (0, ""))[0]:
            best[side] = (o, book)
print("Best price per outcome:", best)

Con la respuesta de ejemplo de la documentación (Bet365 2,10 / 3,40 / 3,20) muestra un overround del 8,28 %.

4. Agrupa hasta 10 eventos en una petición

/odds/multi devuelve cuotas de hasta 10 eventos y cuenta como una sola petición, algo importante con un límite de 5.000 peticiones por hora ^{[4] [3]}.

ids = ",".join(str(e["id"]) for e in events[:10])   # up to 10 events
for ev in get("/odds/multi", eventIds=ids, bookmakers=BOOKMAKERS, markets="ML"):
    print(ev["home"], "v", ev["away"], ml_prices(ev))

5. Recibe precios en vivo por WebSocket

Para precios que cambian durante el partido, usa el Feed WebSocket en wss://api.odds-api.io/v3/ws. El filtro markets es obligatorio, la conexión debe admitir permessage-deflate (websockets de Python lo hace; websocket-client se rechaza) y cada mensaje updated trae el conjunto completo de mercados, así que sustituye lo guardado en lugar de combinarlo ^[5]. El WebSocket es un complemento de pago ^[3].

import asyncio, json, os
from urllib.parse import urlencode
import websockets   # needs permessage-deflate; "websocket-client" is refused

STATE = {}   # (event id, bookmaker) -> list of markets

async def stream():
    qs = urlencode({"apiKey": os.environ["ODDS_API_KEY"], "markets": "ML",
                    "sport": "football", "status": "live"})
    async with websockets.connect(f"wss://api.odds-api.io/v3/ws?{qs}",
                                  ping_interval=30, ping_timeout=10) as ws:
        async for raw in ws:
            msg = json.loads(raw)
            if msg["type"] in ("created", "updated"):
                STATE[(msg["id"], msg["bookie"])] = msg["markets"]   # replace, never merge
                for m in msg["markets"]:
                    if m["name"] == "ML" and m.get("odds"):
                        print(msg["id"], msg["bookie"], m["odds"][0])
            elif msg["type"] in ("deleted", "no_markets"):
                STATE.pop((msg["id"], msg["bookie"]), None)

asyncio.run(stream())

6. Siguientes pasos

Pasa los precios a la Calculadora de arbitraje o a la Calculadora de valor esperado (+EV), o deja que la API haga el cálculo: consulta Buscador de arbitraje y +EV con Odds-API.io. Para comparar con Polymarket y Kalshi, lee Mercados de predicción frente a cuotas de casas.

Términos del glosario y herramientas relacionados

• API de cuotas
• Probabilidad implícita
• Overround
• Feed WebSocket
• Moneyline
• Conversor de cuotas
• Calculadora de probabilidad implícita y sin margen
• Automatización de cuotas sin código con n8n o Make
• Datos de cuotas en Claude y ChatGPT con MCP
• Buscador de arbitraje y +EV con Odds-API.io
• Mercados de predicción frente a cuotas de casas
• Odds-API vs SportsGameOdds

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