청약 경쟁률·당첨 가점 — 내 가점으로 되나
realty_subscription_oddsRead-onlyIdempotent
청약 경쟁률과 실제 당첨 가점 커트라인을 낸다 — "나 가점 52점인데 당첨될까?"의 정량 근거. 가점 자체를 모르는 사용자는 realty_subscription_score(무주택·부양가족·가입기간 선언 → 배점표 적용)로 먼저 점수를 만들어 my_score로 넘겨라.
**비어 있으면 왜 비었는지부터 읽어라(2026-08-20 축 신설).** 이 축의 원천은 주 1회 전량 수집
이라 "아직 공표가 안 됐다"와 "공표는 됐는데 우리가 아직 안 걷었다"가 똑같이 빈 배열로
보인다 — 실측(공고 2026000323)에서 청약홈엔 1순위 경쟁률 4.33·12.90·15.55가 이미
공표됐는데 우리 응답은 by_house_type=[]였다. `freshness_verdict.verdict`가 그 둘을
가른다(아래 큰따옴표는 **필드가 아니라 그 필드의 값**이다): "not_yet_published"(접수가
안 끝났다 — 없는 게 정상) · "not_yet_collected"(**우리 미수집이다. 절대 '경쟁률이 없다'고
답하지 말고 check_url로 안내하라**) · "unknown"(못 가른다) · "not_published" ·
"collected". 대조 재료인 접수 종료일은
announcement.rcept_endde·freshness_verdict.apply_end에 있다.
result_status의 뜻은 응답의 `result_status_legend`가 정본이다(`special_only`는 일반공급
결과가 아직인데 특별공급 신청현황만 온 상태 — '결과 없음'이 아니다).
**없는 공고는 '미발표'가 아니다(2026-09-08, T-2026W37-81).** house_manage_no가 경쟁률 원장에도
분양 공고 원장에도 없으면 `error` 응답(`result` 값 "not_found")으로 거절하고 벤치마크를
내지 않는다 — 종전엔 어떤 번호를 넣어도 "not_published"+"아직 발표되지 않았다"가 나가
오타·가상 번호가 '접수 전 공고'로 둔갑했다. 원장 조회 자체가 실패하면(404 아닌 오류·
시간 초과) 그것도 "not_published"가 아니라 거절 응답이다 — 거절에는 정상 응답에 **없는**
`error`·`result` 두 키가 붙고 그 값이 "lookup_failed"다.
**여기서 백틱은 필드 이름이고 큰따옴표는 값이다** — "lookup_failed"·"not_found"라는
이름의 키는 어느 응답에도 없다(찾지 마라). 지역 벤치마크만 필요하면 house_manage_no
없이 region·sigungu로 부르라.
**지역별 경쟁률의 분모는 추정하지 말고 `allocated_households_rank1_local`을 써라
(2026-08-21 신설).** 공표 경쟁률은 (그 지역구분 신청 ÷ 배정 세대수)라 분모를 되돌릴 수
있고, 해당지역 1순위 행의 98.3%에서 그 분모가 정수 하나로 특정된다(전수 실측). 되찾지
못한 행은 그 값이 null이고 `allocated_households_basis.range`에 구간만 있다 —
그때는 세대수로 단정하지 마라. 공고 원문 비율로 만든 `regional_priority.
estimated_allocation.est_*`는 **실측이 있는 행에서 쓰면 안 된다**(실측과 어긋나면
`estimate_superseded`가 붙는다 — 실측 2026000323 084.9165A: 추정 47 vs 실측 78세대).
두 가지 경로를 자동으로 고른다:
1) 결과가 발표된 공고 → 그 단지의 주택형별 1순위 해당지역 경쟁률·당첨 최저/평균/최고 가점.
2) 아직 접수 전이라 결과가 없는 단지 → 같은 지역 최근 공고들의 실제 커트라인 분포
(regional_benchmark). **다른 단지의 실적이다** — 질의 단지의 예상 커트라인이
아니라는 점을 반드시 함께 말하라. 분위수를 인용하기 전에
distinct_complex_count·samples_by_complex를 먼저 보라 — 단지가 1~2곳이면
그건 지역 분포가 아니라 한 단지 안의 주택형 편차다
(warning_sample_concentration이 붙는다).
**시도 하나로 답하지 마라(2026-08-16 축 신설).** 아파트는 시군구·평형·시기·가격대로 갈린다 —
실측(서울 최근 2년): 은평 전용 59㎡ 커트라인 중앙 45점 vs 강남 59㎡ 74점(29점 차),
연도별 중앙값 2022년 50점 → 2025년 69점, 2025년 분기별 69/66.5/56/70.
그래서 "내 가점으로 어디까지 되나"류에는 breakdown='sigungu'(+ area_band, 예산이 있으면
budget_max_10k)를, "언제가 쌌나"류에는 breakdown='quarter'|'year'를 써라.
사용자가 예산을 말했는데 budget_max_10k를 안 넣으면 **살 수 없는 단지가 섞인 답**이 나간다.
지어내지 말 것: 이 도구는 당첨 확률을 계산하지 않는다(가점 동점자 처리·특별공급 비율·
추첨제 물량은 데이터에 없다). 낼 수 있는 건 "과거 커트라인 대비 내 점수의 위치"까지다.
커트라인이 null인 칸은 0점이 아니라 당첨자 없음/가점제 미적용이다(score_status 참조).
분양가가 적정한지까지 물으면 realty_presale_vs_market을 이어서 쓰라.
Input Schema
TableJSON Schema
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| region | No | 시도 (예: 서울, 경기, 세종) | |
| keyword | No | 단지명·주소 부분일치 (예: '월계 중흥') | |
| sigungu | No | 시군구 정확한 이름 (예: 노원구, 수원시). 벤치마크를 좁힐 때 쓴다 — 표본이 0이면 시도 단위로 넓혀라 | |
| my_score | No | 내 청약 가점(0~84점). 주면 실제 커트라인과 점수 차를 계산해 준다 (허용 범위 0~84) | |
| area_band | No | 전용면적대로 좁힌다. 같은 구 안에서도 평형이 바뀌면 커트라인이 움직인다(실측: 노원 59㎡ 58.5점 vs 60~84㎡ 59점, 동작은 반대로 84㎡ 62점·59㎡ 64점) | |
| breakdown | No | 분포를 쪼갤 축. **시도 하나로 답하지 마라** — 서울 은평 전용 59㎡ 커트라인 중앙 45점, 강남 59㎡ 74점으로 같은 시도 안에서 29점이 갈린다. '어디까지 되나'류 질문에는 sigungu, '언제가 쌌나'는 quarter·year를 쓴다 | |
| since_years | No | 지역 벤치마크에 쓸 최근 기간(년). 커트라인은 시장 사이클을 타므로 기본 3년 (허용 범위 1~6) | |
| budget_max_10k | No | 예산 상한 — 분양 최고가(만원) 기준. 사용자가 '9억까지'라고 하면 90000. 가점만으로 답하면 살 수 없는 단지가 섞인다 | |
| budget_min_10k | No | 예산 하한(만원) | |
| house_manage_no | No | realty_presale 응답의 공고 관리번호 — 알면 이걸로 특정하는 게 정확 |