在 ChatGPT、Claude 裡直接問房價

【先用這個】全站搜尋：輸入使用者說的任何東西——社區名、建案名、地址（可省略縣市）、行政區（「板橋」「台南東區」）、 生活圈／地標（「美術館」「七期」「青埔」「公館」）。回傳 items（kind: community／project／address／area／zone／nodata， 每筆有 title、sub、href；社區 href 為 /community/{community_id}、建案 /project/{project_id}），以及 analyze（用附近成交估這個地址）。 kind=nodata 代表「這個門牌在實價登錄沒有成交紀錄」——此時相近地址（sub 開頭「相近地址，不是您輸入的門牌」）不是使用者那棟， 請明白告知，改用 analyze_property 以附近成交推算行情。取得 id 後再用 get_community／get_project／get_area_statistics 等工具查細節。

用地址找棟（building）與戶（property）。回傳精確或模糊符合的建築，含社區名、樓層、完工日、成交筆數。

用社區/建案名稱或地址關鍵字找社區，回傳 community_id 與摘要統計。回答「XX社區房價走勢」先用這個找 id。

「這間開價 X 合理嗎」：比較案例 → 參考單價區間 → 與開價比較（偏高/合理/偏低），附同棟成交、社區與行政區統計、周邊 POI 與環境風險。 價格請用 offer：reference_total（相似成交換算這一戶的參考總價）、range_total（相似成交中間一半換算的區間），並轉述 offer.basis 的算法根據。 不要替使用者下「建議出價／建議開價／這間值多少」的結論：本工具是相似成交的統計換算，不是不動產估價（不動產估價師法第 14 條）；需要估價請建議洽不動產估價師。 asking_price 為元；area_ping 為坪；若開價的坪數含車位，設 area_includes_parking=true（會扣除推估車位坪數與車位價）。 回答前務必看 input_warnings（屋齡、型態與登記不符等）。building_type 不要自行改寫：與登記不同時結論只是假設。 價格請只用 offer（reference_total／range_total）；estimate 是比較案例的原始統計（未含車位），不要另外轉述。非估價報告。

比較案例引擎：輸入標的（地址或座標、坪數、樓層、屋齡、房數、車位、型態），回傳依 comparable_score 排序的相似成交與各分項分數。

行情模型／指數方法說明與公開回測：各縣市 hedonic 模型的測試集 MdAPE、±10% 命中率、樣本數。

社區持有分析：同一戶前後兩次成交 → 中位持有年、中位總報酬、年化報酬、賠售比例、兩年內轉手比例、近期轉手案例。 所有報酬、比例皆為小數（0.25＝25%）。報酬以「扣車位後的單價」計算（不是總價），不含稅費與仲介費； 買進日為第一次成交日（預售屋是簽約日，不是交屋日），所以總報酬含「預售到交屋」的漲幅； 要回答「交屋後漲了還是跌了」請用 post_completion（只算完工後才買進的轉手：筆數、中位總報酬、中位持有年、中位年化、賠售比例）。

法拍標的（全台地方法院＋行政執行署）。status: selling 待拍（含應買公告）／sold 拍定（法院近三個月起每日累積、行政執行署回溯到 108 年）／lapsed 流標或停拍／assumed 債權人承受。 kind: house 房屋／land 純土地／all。sort: upcoming 拍賣日近→遠 | discount 相對附近市價折價最深 | sb_discount 相對同棟成交折價最深（只列有同棟成交的標的）| recent 最新 | price 價格低→高。 featured=true：精選（三週內開拍、住宅點交、非第三人占用或出租、底價比市價低 15～50%）。hide_suspect=true 隱藏比市價低五成以上（多有公告外瑕疵）的標的。 篩選：q 案號（「147113」「114司執147113」）或地址片段；min_price/max_price（元；小於 10 萬視為萬元）；deliverable=true 只看住宅會點交、非第三人占用且非持分（持分得標也拿不到整戶）； rounds 拍次（"1,2,3,4,5+,應買"）；exclude_share 排除持分；min_ping/max_ping 換算坪數；date_from/date_to 拍賣日區間（YYYY-MM-DD，例：兩週內＝今天到 14 天後）； min_market_confidence 市價信心下限（0～1；建議 0.6：信心低代表附近相似成交型態、屋齡差很多，折價不可靠）。total 為符合總數，offset 分頁（預設 20 筆）。 discount 為負＝比市價便宜、為正＝比市價貴；sort=discount 只列 discount<0 的標的（total 會變少）；market_confidence 為市價估計的信心（0～1）。 delivery.flags 會標出：海砂屋、輻射屋、非自然死亡、漏水、火災、增建、占用、未保存登記、坐落他人土地、共有物變賣（共有人可優先承買）。 每筆有 lot_key、法院、案號、拍賣日、拍次（應買公告另有 apply_until 可聲明承買截止日）、地址、底價、拍定價、點交碼 check_label、delivery（法院公告解析：label 如「住宅點交・車位不點交」「不點交・第三人占用」、occupant、lease、mgmt_arrears、flags、summary 現況摘要）、 land_share 是「土地底價占總底價的比例」（不是土地持分；持分看 is_full 與公告）。photo_url（法院照片頁）、discount（(拍定或底價)÷換算坪數÷附近相似成交市價−1；只對單一房屋、非持分、含土地標的計算）、 sb_discount（相對同一棟、坪數相近（±40%）的近 5 年買賣中位單價 sb_ping 的差距，sb_n 為筆數；同棟比較最直接，附近市價可能被較新或較舊的房子影響）、not_comparable_reason（沒有折價的原因）。

一次取得分析單一法拍標的所需的全部資料：標的（法院、案號、拍次、底價、坪數換算、點交碼、公告解析的點交明細與現況摘要、保證金、投標時間）、 同一案同一標別的歷次拍賣 history（底價與上一拍相比 vs_prev_floor）、 折價 discount 與市價，以及算出市價所用的 20 筆相似成交明細（可檢查比較對象是否合理），加上法院公告的點交情形／使用情形／備註與公告全文 （full_text=false 可省略全文）、本站存檔與法院原檔 PDF 連結、解讀須知。lot_key 取自 get_foreclosures。 另附：unit_history（這一戶過去的實價登錄買賣，用門牌樓層「之幾」對到同一戶）、 trend（社區或同棟坪數相近的買賣、每年中位數；price_level＝每年中位數最後一次低於底價每坪單價的年份，可說「底價回到某年的價位」）、 sold_ratio（該縣市近 180 天整戶法拍的拍定價÷底價分位數，不足 30 件用全台；估「通常要加幾成才標得到」）、 rent（社區近一年租約，est_monthly＝每坪租金中位數×本件坪數）、remarks（社區實價登錄備註有無提到凶宅、漏水等）、 checklist（風險檢查表：點交、現況、公告對非自然死亡／火災／海砂屋／輻射屋／地震／漏水的調查結果與消息來源、增建、管理費、車位、瑕疵擔保； status=ok 公告寫明沒問題、warn 要注意、bad 明顯風險、unknown 公告寫無從得知、none 公告沒提）。

單一法拍標的的法院拍賣公告：本標別的「點交情形／使用情形／備註」原文、解析後的點交明細（delivery），以及公告 PDF 連結 （archive_url 為本站存檔，法院下架後仍可下載；pdf_url 為法院網站原檔）。full_text=true 另回公告全文（數千字）。lot_key 取自 get_foreclosures。

法拍統計（可限縣市）：目前待拍件數與各拍次底價相對市價、拍定價相對市價、點交與否的價差、各縣市件數與中位折價。

租金行情查詢（租屋族問「這個租金貴不貴／附近租多少」用這個）：附近 3 公里內同型態、坪數相近（±35%）的一般租約最近 30 筆（近 24 個月）， 回傳租金第 25／50／75 百分位（元/月）、每坪租金中位、比較範圍 scope（nearby／town／county）；給 rent（元/月）時 position 說明它比幾 % 的同類租約貴 （pct_rank）、與中位差幾 %（vs_median_pct）、落在中間一半之外或之內（band low/mid/high）。 rent_type：whole（整層住家，搭配 rooms 1～4，4＝4 房以上）／studio（獨立套房）／shared（分租套房）／room（雅房）。area_ping 為坪數（不含車位）。 一般租約＝排除社會住宅包租代管（同條件每坪約低兩成，social 另列）。實價登錄只收仲介成交與包租業轉租的租約，房東自租不必申報，請一併說明； backtest 是這個方法的回測誤差。這是統計比較，不是租金估價。

各縣市（不給 county）或某縣市各行政區的租金統計：一般租約近一年（以資料完整月為終點）依型態分組（whole1～whole4 整層住家 1～4 房以上、 studio 獨立套房、shared 分租套房、room 雅房）的租金第 25／50／75 百分位（元/月）、坪數中位、每坪租金中位與一年變化 yoy（小數）， 以及社會住宅包租代管的筆數與租金中位（另列，不混入一般租約）。

搜尋實價登錄成交。address 可只寫路名或路段（「永和區竹林路」），會回該路段的成交；沒有門牌時可用它代替 analyze_property。 txn_kind: sale 買賣 / presale 預售 / rent 租賃。日期 YYYY-MM-DD；價格為元；area_ping 為建物移轉面積扣除車位（含公設，不是室內坪）；unit_price_ping 為元/坪（已扣車位）。

找座標附近的成交，依距離排序。「附近 500 公尺最接近的 10 筆成交」直接用這個。target=land 改找純土地成交（土地元/坪、持分、倍數）。 residential_only=true 只看住宅（排除 1 樓、透天、店面／廠辦／商辦與商業、工業用）：問「附近住宅行情」時用這個。

地圖框選：經緯度範圍內近 months 個月的成交點（單價、總價、日期、社區）。target=land 回傳純土地交易。範圍太大時回傳抽樣，建議小於約 3 公里見方。價格為元。

取得單一戶/樓層的資料與其歷次交易。

取得單棟建築：屬性、統計（近 1/3 年中位單價、成交量）、戶別清單、最近交易。

取得社區：名稱、棟數、完工日、近 1/3 年單價與成交量、年增率、租金與租售比、各棟清單（最多 12 棟，另附總數）、附近社區與附近新建案、 remark_summary（實價登錄成交備註重點：提到凶宅、漏水、海砂屋等的成交與同期比價，增建、裝潢等筆數），以及 summary 行情摘要： by_year（每年筆數與單價／總價中位）、by_floor_5y（樓層帶）、by_size_5y（坪數帶）、by_rooms_5y（房型）、recent_sales（最近 10 筆完工後買賣，不含預售）、 rent_2y（近兩年租金依出租型態與房數）。回答「這個社區多少錢、各樓層／幾房多少、這幾年漲跌、租金多少」直接用 summary，不必再用 search_transactions 逐頁翻成交； 只有要列出特定條件的逐筆成交時才用 search_transactions(community_id=…)。

社區條件搜尋。例：台北市 3000 萬以下、屋齡 15 年內、近捷運 500m → county=台北市, max_total_price=30000000, max_age_years=15, near_poi_type=mrt, near_poi_m=500。 「近半年成交量明顯增加但價格沒明顯上漲」→ volume_hoh_min=0.5, price_hoh_max=0.03, sort=volume_hoh。

社區篩選器（房地產版 Finviz）。可組合：縣市/行政區、總價（元，配 area_ping 坪數換算）、單價區間（元/坪）、屋齡、型態、捷運距離(m)、 租金殖利率下限、一年量增下限、一年價漲上限、半年量增/價漲、相對 1km 內新案折價上限（-0.25 = 便宜 25%+）、持有年化報酬下限、賠售比例上限。 比例皆小數。例：「桃園 1500 萬以下、屋齡 10 年內、捷運 800m、量增、比新案便宜 25%」→ county=桃園市, max_total_price=15000000, max_age_years=10, max_mrt_m=800, min_volume_yoy=0.2, max_gap_vs_new=-0.25 sort: n_1y | price_asc | price_desc | volume_yoy | volume_hoh | price_yoy | price_yoy_asc | yield | gap | return | mrt

低估掃描：近 N 月成交單價低於同社區近一年中位 ≥10%（max_discount=-0.10）的案例，附可能原因（低樓層/頂樓/小坪/老屋/備註異常）。 exclude_reasons=True 只留沒有明顯原因的。sort: recent | discount | price

低估成交摘要：近 12 個月比同社區中位便宜的成交件數、中位折價、無明顯原因比例、各行政區分布。細項用 get_deals。

實價登錄成交備註提到非自然死亡（凶宅）、海砂屋、輻射屋、火災的買賣與預售成交（「台中有哪些凶宅紀錄」）。 每筆附日期、地址、樓層、價格、備註原文（含個資者不顯示）與 vs_peers（單價比同社區前後兩年其他成交的中位數，-0.3＝低 30%）。 只有申報時寫進備註的才會出現，沒有出現不代表沒有發生；請以備註原文為準。單一社區請用 get_community 的 remark_summary。

全台各縣市近一年成交筆數、中位單價與年增率，以及各縣市統計重算時間（refreshed_at）。 資料完整月（報告要寫的資料日期）請用 get_market_pulse 的 data_complete_month。

市場脈動：全台加權中位單價與年變化、近一年成交量與年變化、資料完整月、行情模型誤差中位數。

行政區統計：近 1/3 年成交量與中位單價、年增率、租金。不給 town 時回傳全縣市各區。

比較多個行政區（一次最多 12 個）：areas 例 ["桃園市中壢區","新竹縣竹北市"] 或 ["桃園市|中壢區"]（兩種寫法都可）。 回傳每區近一年統計、動能、新案供給、重複交易季指數 rs_index（preliminary=true＝當季配對 <20，不要據以講漲跌）、 yearly 每年成交筆數與加權單價（complete=false＝不完整年度）。months 為回溯月數（預設 60＝近五年）。 include_monthly=true 才附月序列（12 區 × 5 年約 5 萬字，需要逐月資料時才開）。

月度價格序列（中位/平均單價、成交量）。給 community_id、building_id 或 county(+town) 其一。

房價指數（基期 2016-01=100）：中位數（median_index，月）、重複交易指數（repeat_sales_index，同一戶前後成交；granularity 標示月或季）、 Hedonic（hedonic_index，控制坪數屋齡樓層後的純時間效應；只有部分縣市層級有，行政區與社區通常為空）。給 community_id 或 county(+town)。 中位數最近幾個月受申報延遲影響、樣本少（preliminary=true）；重複交易當季配對少於 20 對時標 preliminary=true。判讀請避開初步值。

各縣市重複交易房價指數（同一戶前後兩次成交，2016-01=100）的月序列與一年變化、距歷史高點。

指定縣市內各行政區的重複交易季指數：最新值、一年／三年變化、最新一季配對數與是否初步值，及近 years 年的季序列 （series 為 [季, 指數]；預設 5 年，最多 20）。要各區成交量或逐年筆數，請改用 compare_areas（一次最多 12 區，含 yearly）。

近月成交量預估（申報延遲校正）：實價登錄申報有 1–3 個月延遲，最近幾個月筆數不全。回傳各月已申報筆數、該月齡的歷史申報比例、預估最終筆數與區間、初步中位單價（標示 final / preliminary / insufficient）。

投資機會雷達（行政區層）：近一年價格漲跌、成交量增減、租金殖利率、相對新案價差、供給比（兩年新案戶數/年成交量）、持有年化報酬， 合成 0–100 分（v3，相對排名：殖利率 45%、價格動能 35%、一年量增 10%、比新案便宜 10%；權重依指標回測決定，見 get_signal_backtest）。另回傳獨立的指數動能 idx_score（重複交易指數距高點＋四季動能，0–100；回測三個時期皆有效，2022 年後評分本身預測力接近零，兩者應一起看）與 idx_drawdown、idx_mom_4q。sort: score | index | volume | price | price_asc | yield | gap | momentum | return

指標領先性回測：投資機會雷達各科（殖利率、價格動能、一年量增、比新案便宜，以及已停用的近 3 月量能、價格平穩、供給少）與候選指標（指數動能、距高點回檔、一年漲幅原值、雷達總分）在過去每一季能否預測該行政區之後 4/8 季重複交易指數變化。回傳每個指標的平均 IC（Spearman）、t 值、命中率、五等分未來報酬、Q5−Q1 分位差、verdict（strong/weak/none）與方向；include_series=true 另附各季 IC 序列（約 5 萬字，預設不附）。用來回答「雷達評分有沒有預測力」「哪個指標最有用」。

鄉鎮市區人口基本面（戶政司月資料）：戶數、人口、出生死亡、遷入遷出、戶數年增、人口年增、12 個月淨遷入率。給 town 回序列；不給回該縣市各區最新值（依戶數年增排序）。

交屋潮（預售屋交屋供給）：預售屋簽約時申報實價、交屋過戶時不再申報，所以內政部「建物買賣移轉棟數」＝中古買賣＋預售交屋。回傳 (1) 縣市各季登記移轉棟數、第一次登記棟數、實價中古筆數/棟數與差額（≈交屋量）；(2) 未來各季推估交屋時程（約 3 年前簽約的預售戶數，2024Q3 起可信）；(3) 未來一年交屋量 ÷ 近一年中古成交量（交屋壓力）。注意：此指標回測只在 2013–18 對房價有負向預測力，2019 後無，僅作供給背景。

新建案（預售備查建案）搜尋：建案名/建商、戶數、建照、預售成交筆數與中位單價、相對同區中古溢價（premium_vs_area）、交屋後中古 vs 預售（resale_vs_presale）。 sort: recent | n | price_desc | price_asc | premium | premium_asc | households

建案頁：預售成交月序列、最近成交（txn_limit 筆，預設 15；transactions_total 為總筆數）、基地地號與現值、對應社區（交屋後）中古行情、附近 1.5 公里其他建案（前 8）。 ref＝參考單價（元/坪，不含車位）：依附近 5 公里內新建案近期成交、用距離與成交時間加權並做時間調整的自動估算，附 low/high 區間、confidence、比較案 comps； ref_backtest 是這個方法的回測準確度（mdape 誤差中位 %、w10 誤差 10% 內比例）。問「這個建案大概多少錢一坪」用 ref 回答並附準確度； 它不是建商售價，也不具不動產估價師法規定的估價效力。建案自己已有成交時，以 presale_median_ping 為準，ref 用來比較它與附近新案的高低。 town_ref（同區預售單價分位與房型常見坪數/總價）、town_projects、developer_projects、stats（本案申報筆數、解約、單價/總價分位、房型、樓層）同樣可引用。

新建案（預售）總覽：各行政區近 24 個月預售成交數、中位單價、相對同區中古的溢價。個別建案用 search_projects / get_project。

建商彙總：推案數、戶數、預售成交、中位單價、相對區域中古溢價、交屋後中古 vs 預售、去化速度（戶/月）。sort: presale_n | projects | households | premium | premium_asc | resale | velocity | recent

單一建商：各縣市彙總 by_county、歷年預售成交與單價 yearly、交屋後表現 track、建案清單 projects（最多 20，精簡欄位）。 name 可用簡稱（「興富發」），會比對到預售量最大的同名建商並註明。 「交屋後表現」請看 track（逐案：預售中位價 vs 交屋後近 24 個月中古中位價）。資料來源為內政部預售屋備查，只涵蓋約 2021 年起申報的建案；更早完工的社區不在追蹤內。

地號頁：面積、分區/建蔽容積、歷年公告現值、歷次交易（標示全筆/持分）、成交倍數、同段鄰號近 5 年成交、上方建物與社區。 可用 land_key（台|區|段|小段|主-子）或 county+town+section（如「仁愛段三小段」）+land_no（如「88-28」）。

找地號：依縣市/區/段名（可只給前綴）/地號，回傳 land_key、面積、分區、最新成交與公告現值。

地段：給 section_key 回傳整段統計、段內地號清單（前 limit 個，依近期成交排序）、近期土地成交；只給 county(+town) 則列出該區各地段排行（sort: n_1y|price|yoy|multiple）。

地段排行：各段（段小段）近一年土地成交筆數、單價、漲跌、公告現值倍數。sort: n_1y 成交量 | price 單價 | yoy 漲幅 | multiple 現值倍數。 數字是每段「主要分區」（非公設地優先，見 zoning_label）的統計，或指定 zoning_category（residential、agricultural、public…）只看那一種地。

土地行情統計：行政區 × 分區類別（住/商/工/農/公設/非都市…）的近 1/3 年成交量、中位元/坪、年增率、公告現值倍數；附各縣市總覽。只計全筆移轉。

地段榜：sort = n_1y 熱門 | yoy 漲最多 | yoy_asc 跌最多 | multiple 現值倍數最高 | price 單價最高。 min_n 為地段近一年土地成交最少筆數（預設 5）；臺北市等土地交易稀少的縣市請調低到 1～2，否則可能沒有結果。 每段的數字是「主要分區」（非公設地優先、近三年筆數最多，見 zoning_label）的統計；要比同一種地請指定 zoning_category （residential 住宅區、commercial 商業區、industrial 工業區、agricultural 農業區、public 公設/道路、nonurban_building 非都市建築用地、nonurban_farm 非都市農牧用地）。

土地成交單價月序列（全筆移轉、非特殊交易），可依都市計畫使用分區類別（住宅區、商業區、工業區、農業區…）過濾。

土地開發試算（回推土地可負擔成本，非土地估價）：V = S ÷ (1+R) ÷ (1+i) − (C+M)；S 總銷、R 利潤率、i 資本利息綜合利率、C 營建費用、M 規劃設計與銷售管理費用。 S＝可售坪 × 新案單價＋車位收入；可售坪＝基地 × 法定容積 ×（1＋bonus_pct%）× 銷坪係數；C＝地上＋地下室營建；M＝設計（C 的 3%）＋銷管稅費（S 的 indirect）。 容積自動取得順序：地號分區（臺北市）→ 分區圖落點（臺北市）→ 非都市用地法定值（甲乙 240%、丙 120%、丁 300%）→ 分區類別常見值（會在 warnings 提醒）。 product：tower 大樓（地下室停車、車位另計收入）／townhouse 透天低層（無地下室）／auto（容積 ≤150% 或基地 <200 m² 視為透天）。 整合開發：extra_keys 帶其他地號（最多 19 筆），面積加總、容積依面積加權，回傳 lots 逐筆明細。 地號缺面積時回 need="area_ping"，請帶 area_ping（坪）重試；公設或不可建築用地會回 error。回傳 steps（每一步金額）、sensitivity（單價與營建 ±10% 的每坪殘值）、與公告現值及最近成交倍數。 單價參數為「元/坪」（price_ping=650000 即 65 萬/坪）；比例參數為小數（profit=0.18 即 18%），bonus_pct 為百分比（20 即容積增加 20%）。 land_key 格式「縣市|行政區|段名|小段|主號-子號」，例「台北市|大安區|大安|一|217-0」（段名與小段分開、不含「段」「小段」字）；可由 search_lands 取得。

座標或地號 → 都市計畫使用分區、建蔽率、容積率（參考值）。

建照/使照查詢（起造人、戶數、樓層、構造、面積）。目前只收錄新北市建管開放資料（約 1.4 萬件）；其他縣市會回 coverage 說明而非 0 筆。 預售建案的建照字號可用 get_project（build_permit_nos）。

附近 POI（mrt/tra/hsr/school/hospital/park/…）與該點的環境風險（液化/淹水/斷層敏感區）。

本站使用者刊登的待售／待租物件（kind: sale | rent），每筆附與同社區實價的比較。不含聯絡方式，請引導使用者到 toestate.tw/listing/{id} 查看。

自住／首購：「我的預算能在哪裡買到房子」。給 budget（總價上限，元），或給 down_payment（自備款，元）＋ monthly_payment（每月可付，元）自動換算 （受限於貸款成數 ltv 或月付兩者較小者，回傳 binding 說明）。回傳各行政區近一年同條件成交中「在預算內的比例」share_ok、預算能買幾坪 ping_at_budget、 中位總價，與預算內有成交的社區。building_type：any／tower（大樓華廈）／apartment（公寓）／house（透天）；rooms=4 代表 4 房以上；parking：any/yes/no。 town 可限定單一行政區（「板橋 3 房 1,500 萬買得到嗎」：county=新北市、town=板橋區、rooms=3、budget=15000000）。金額單位一律為元（1500 萬＝15000000）。 rate 預設 0.0232＝中央銀行公布 115 年 8 月五大銀行新承做購屋貸款利率 2.321%；回答時請說明這是預設值，可依銀行核貸利率調整。