Predictor de carrera
Si corrió 10 km en 40 minutos, puede esperar alrededor de 1:28:15 en una media maratón: este predictor convierte una marca real en un tiempo estimado para otra distancia con la fórmula de Riegel de 1977. Gratis en su navegador.
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Ejemplo resuelto
- Distancia conocida
- 10
- Tiempo conocido
- 2 400
- Distancia objetivo
- 21,0975
- Tiempo previsto
- 5 295,36739456
- Tiempo previsto (formateado)
- 1:28:15
- Proporción de distancia
- 2,10975
- Exponente
- 1,06
Un predictor de carrera responde a la pregunta de planificación que todo atleta de resistencia se formula tras una marca: si acabo de cubrir esta distancia en este tiempo, ¿qué debo esperar en otra distancia? El modelo de potencia de Pete Riegel de 1977 sigue siendo el atajo habitual para esa conversión. Toma una distancia conocida, un tiempo de meta conocido y una distancia objetivo, y estima el nuevo tiempo de meta como T2 igual a T1 por la razón D2 sobre D1 elevada a uno punto cero seis. Las distancias pueden ser kilómetros, millas o metros siempre que ambas compartan la misma unidad; el tiempo es una duración en segundos.
Cómo el predictor de carrera de Riegel escala una marca conocida
El predictor de carrera de Riegel convierte una prueba ya terminada en una meta estimada a otra distancia mediante una ley de potencia publicada, no mediante una copia lineal del ritmo. Usted aporta una distancia conocida D1, un tiempo de meta conocido T1 en segundos y una distancia objetivo D2. Las distancias pueden ser kilómetros, millas, metros u otra unidad de longitud, siempre que ambas usen la misma, porque el modelo solo necesita la razón adimensional D2 dividida por D1.
El tiempo de meta predicho es T2 igual a T1 multiplicado por esa razón elevada al exponente de resistencia uno punto cero seis. Un exponente un poco por encima de uno es la razón de ser de esta herramienta: el ritmo medio no es constante cuando las carreras se alargan. Copiar el ritmo de diez kilómetros tal cual a un maratón casi siempre subestima el reloj, y copiar el ritmo de maratón tal cual a cinco kilómetros casi siempre exagera lo lento que debería ser el tramo corto.
La identidad de Riegel de 1977 ralentiza el ritmo proyectado al crecer la distancia y lo acelera al encogerse, sin archivos de frecuencia cardiaca, estimaciones de VO2max ni un diario de varias semanas. La aritmética es una división, una potencia y una multiplicación. No hay llamada de red, ni semilla aleatoria, ni Date de calendario en el resultado.
Enmarque cada salida como una estimación de planificación: las cuestas, el clima, la nutrición y los cambios de forma pueden alejar un reloj real de cualquier proyección de forma cerrada.
Dónde un predictor de carrera aporta valor en el deporte
Los entrenadores de club y los corredores autodirigidos necesitan un predictor de carrera reproducible para que un diez kilómetros de invierno, un objetivo de media maratón en primavera y un briefing de semana de carrera no discrepen sobre el reloj que anotaron. Las aplicaciones de eventos que muestran bandas de meta proyectadas para grupos de ritmo quieren una fórmula documentada que los atletas puedan recomputar a mano, no una estimación de aprendizaje automático de caja negra que cambie al reentrenar un modelo.
Los ingenieros de datos que preparan conjuntos sintéticos de carreras para paneles de ritmo necesitan etiquetas de meta deterministas a partir de distancias y tiempos conocidos sin llamadas de red ni deriva de modelo. La validación fallida no consume saldo. Si más adelante necesita conversión pura de unidades de ritmo, puntuación por edad o ajuste de exponente personalizado multi-carrera, trátelos como intenciones de búsqueda distintas en lugar de sobrecargar esta página del predictor de carrera.
Qué puede hacer con ella
Tiempos objetivo de la próxima carrera
Convierta un resultado reciente de cinco o diez kilómetros en un tiempo de planificación de media maratón o maratón que pueda anotar en un bloque de entrenamiento y en un briefing de semana de carrera.
Bandas de ritmo y aplicaciones de evento
Muestre bandas de meta proyectadas para grupos de ritmo a partir de una identidad de Riegel documentada que los atletas puedan recomputar a mano, en lugar de una estimación de caja negra.
Preguntas frecuentes
¿Cómo estima el predictor de carrera un tiempo de meta?
Envíe una distancia conocida, un tiempo de meta conocido en segundos y una distancia objetivo en la misma unidad de longitud. El predictor devuelve T2 = T1 × (D2/D1)^1.06, la ley de potencia clásica de Riegel, en segundos más una cadena de reloj.
¿Qué unidades debo usar para la distancia y el tiempo?
Las cadenas de reloj como 40:00 no se analizan como entrada.
¿Qué ocurre si una distancia o un tiempo es cero o negativo?
Una carrera real no puede tener distancia ni tiempo de meta no positivos, así que esos valores se rechazan y no se facturan.
¿Puedo predecir una carrera más corta a partir de una más larga?
Sí. Cuando el objetivo es más corto que la carrera conocida, la razón de distancias es menor que uno y la fórmula predice un tiempo absoluto más rápido con un ritmo medio algo más vivo. El exponente permanece en 1.06 en ambos sentidos.
¿Por qué no puedo mantener mi ritmo de 10 km en una media maratón?
Porque el ritmo medio baja a medida que la carrera se alarga. Riegel eleva la proporción entre distancias a 1,06, así que 40 minutos en 10 km se convierten en unos 1:28:15 para 21,0975 km, algo más lento que copiar el ritmo.
Herramientas relacionadas
Para desarrolladores — acceso por API
Todo lo de esta página está disponible por programación. Esta sección es para equipos que quieren integrarlo en sus sistemas; el resto puede usar la herramienta de arriba sin más.
Endpoint de API
¿Prefiere automatizarlo? Un POST autenticado crea la tarea; el resultado llega por webhook o enlace firmado. La misma capacidad también se ejecuta aquí en la web, por email y desde Telegram — y pronto también desde nuestra app.
Llámela desde su stack
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/sports/race-predictor \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"known_distance":10,"known_time":2400,"target_distance":21.0975}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/sports/race-predictor", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
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body: JSON.stringify({
"known_distance": 10,
"known_time": 2400,
"target_distance": 21.0975
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/sports/race-predictor",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"known_distance": 10,
"known_time": 2400,
"target_distance": 21.0975
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/sports/race-predictor", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"known_distance":10,"known_time":2400,"target_distance":21.0975}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"known_distance":10,"known_time":2400,"target_distance":21.0975}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/sports/race-predictor", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Ejemplo de solicitud
{
"known_distance": 10,
"known_time": 2400,
"target_distance": 21.0975
}Ejemplo de respuesta
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "sports.race_predictor",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}La API es asíncrona: la llamada devuelve un task_id al instante y el resultado llega por webhook. El polling está limitado a 1 req/s por tarea.
Precio
Precio publicado — sin tokens ni créditos inventados. Una tarea fallida no se cobra.
Errores
| HTTP | Código | Significado |
|---|---|---|
401 | unauthorized | API key ausente o inválida. |
402 | insufficient_balance | El saldo no cubre el precio de la tarea. |
404 | unknown_type | El tipo de tarea no existe. |
429 | rate_limited | Demasiadas peticiones. Use el webhook en vez de sondear. |
Notas técnicas
Este predictor de carrera aplica esa identidad sin red, sin tokens de modelo y sin reloj de calendario, de modo que una hoja de entrenamiento, una página de semana de carrera y un cliente API reciben el mismo número. Distancias o tiempos no positivos fallan con invalid_input y no se facturan. Las llamadas correctas cuestan $0.002.
Cómo el predictor de carrera de Riegel escala una marca conocida
Cero, negativos, campos ausentes o valores no finitos no describen una carrera real, así que fallan con invalid_input en lugar de inventar un tiempo de meta.
Contrato de entrada, unidades y la respuesta de tiempo predicho
Convierta horas y minutos a segundos totales antes de llamar: cuarenta minutos en diez kilómetros son dos mil cuatrocientos segundos, y un maratón de tres horas son diez mil ochocientos segundos. Las comprobaciones clásicas incluyen una carrera de diez kilómetros en dos mil cuatrocientos segundos proyectada a media maratón a veintiuno punto cero nueve siete cinco kilómetros, y una de cinco kilómetros en mil doscientos segundos proyectada a diez kilómetros; ambas producen tiempos predichos positivos estables aptos para claves de respuesta. Prefiera números desnudos a cadenas con formato; signos de porcentaje, separadores de miles y cadenas de reloj como 40:00 no se analizan como entrada. Envíe mediante POST un cuerpo JSON con tres números finitos positivos obligatorios. known_distance es la longitud de la carrera que usted ya terminó; se aceptan los alias distance1, d1 y known_d. known_time es esa meta en segundos; se aceptan time1, t1, known_time_seconds y seconds. target_distance es la longitud que desea predecir, en la misma unidad que known_distance; se aceptan distance2, d2 y target_d. Cada campo puede llegar como número JSON o como cadena numérica. Campos ausentes, cadenas vacías, valores no numéricos, NaN, Infinity, cero y negativos fallan con invalid_input nombrando el campo y no se facturan. En caso de éxito el cuerpo devuelve predicted_time como el conteo de segundos limpio, predicted_time_formatted como cadena de reloj H:MM:SS o M:SS, known_distance, known_time y target_distance limpios, la distance_ratio D2 sobre D1, el exponente fijo uno punto cero seis, y una cadena de fórmula que puede imprimir junto a la respuesta. El precio de un ítem correcto es un $0.002 fijo.
Dónde un predictor de carrera aporta valor en el deporte
Las aulas de ciencias del deporte aún enseñan el escalado de Riegel junto a tablas VDOT y modelos de velocidad crítica, de modo que emparejar la aritmética a mano con la salida de la API importa más que el coste asintótico. Como la implementación es parse pura de tier A, cada llamada correcta cuesta el precio base publicado $0.002 sin tokens de modelo ni red saliente. Mantenga las peticiones pequeñas, fije predicted_time en las pruebas y obtendrá aritmética de resistencia estable para widgets, páginas de crónica y workers de borde, sin levantar un servicio completo de plataforma de entrenamiento.
Casos de integración
Hojas de entrenamiento y APIs deportivas
Fije pares de Riegel conocidos en una hoja de cálculo o en una batería de regresión para que un diario de entrenamiento, un widget y un backend no discrepen sobre el reloj predicho.
Preguntas técnicas
¿Cuánto cuesta el predictor de carrera?
La herramienta del navegador es gratuita. Las peticiones API usan saldo prepago de KIT a $0.002 por llamada correcta; la entrada inválida no se factura.