영상 콘텐츠의 글로벌 확장은 단순한 자막 번역을 넘어서, 문화적 맥락의 번역, 화면 내 텍스트 인식, 음성 대화의 감정 분석, 그리고 긴 영상에서 핵심 장면을 자동으로 추출하는 종합 파이프라인을 요구합니다. HolySheep AI는 단일 API 키로 GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2를 모두 연결하여, 장편 영상 스트리밍 서비스에 필요한 모든 AI 모델링을 최적의 비용으로 제공합니다.
2026년 최신 AI 모델 가격 비교
장편 영상 처리에서는 수천만 토큰을 소비하게 됩니다. 월 1,000만 토큰 기준 주요 모델들의 비용을 비교해 보겠습니다.
| 모델 | Output 비용 ($/MTok) | 월 1,000만 토큰 비용 | 주요 용도 | 적합도 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00 | $80 | 고품질 번역, 문화 적응 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | $150 | 긴 컨텍스트 분석, 대사 구조화 | ⭐⭐⭐⭐ |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | $25 | 빠른 자막 생성, 하이라이트 추출 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | $4.20 | 대량 처리, 비용 최적화 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
비용 최적화 전략
HolySheep AI를 활용하면 각 작업에 최적화된 모델을 선택하여 비용을 극대화할 수 있습니다:
- 자막 번역: DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok) - 대량의 초기 번역에 적합
- 문화 적응: GPT-4.1 ($8/MTok) - 뉘앙스와 문화적 맥락이 중요한 부분만 선택 적용
- 하이라이트 추출: Gemini 2.5 Flash ($2.50/MTok) - 빠른 실시간 처리
- 감정 분석: Claude Sonnet 4.5 ($15/MTok) - 고품질 분석이 필요한 핵심 장면
이런 팀에 적합 / 비적합
이런 팀에 적합합니다
- OTT 스트리밍 플랫폼 개발팀: 넷플릭스, 디즈니+, Disney+ Hotstar 등 다국어 자막이 필요한 서비스
- 영상 번역 및 현지화 전문 회사: 장편 영상 콘텐츠의 빠른 턴어라운드 시간이 필요한 경우
- UGC 플랫폼: 사용자가 업로드하는 영상의 자동 자막 및 번역이 필요한 경우
- 온라인 교육 플랫폼: 강의 영상의 다국어 자막 및 핵심 내용 하이라이트가 필요한 경우
- 비용 최적화를 원하는 CTO: 월 수억 토큰을 소비하는 대규모 서비스 운영자
이런 팀에는 비적합할 수 있습니다
- 단순 자막만 필요한 소규모 프로젝트: Whisper API만으로 충분한 경우
- 실시간 스트리밍 지연이 100ms 이내인 경우: 순수 스트리밍 최적화가 더 중요한 경우
- 특정 단일 모델만 고집하는 경우: HolySheep의 다중 모델 통합 이점을 활용하지 못합니다
전체 파이프라인 아키텍처
장편 영상 스트리밍의 다중 모드 자막 파이프라인은 다음 4단계로 구성됩니다:
- 1단계: 영상 전처리 및 분할 - FFmpeg로 장편 영상을 manageable chunk로 분할
- 2단계: 오디오 추출 및 STT - Whisper로 음성을 텍스트로 변환
- 3단계: 다중 모드 번역 파이프라인 - HolySheep AI로 문화 적응 번역 실행
- 4단계: 하이라이트 자동 추출 - Gemini 2.5 Flash로 핵심 장면 분석
실전 구현: HolySheep AI 기반 장편 영상 자막 파이프라인
1단계: 프로젝트 설정 및 API 연결
# requirements.txt
openai>=1.12.0
anthropic>=0.21.0
google-generativeai>=0.3.0
moviepy>=1.0.3
whisper>=20231117
pydub>=0.25.1
python-dotenv>=1.0.0
설치
pip install -r requirements.txt
.env 파일 설정
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1
2단계: HolySheep AI 통합 - 다중 모델 번역 파이프라인
import os
import base64
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
HolySheep AI 설정 - 반드시 이 base_url을 사용하세요
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"),
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
class HolySheepVideoPipeline:
"""장편 영상 다중 모드 자막 파이프라인"""
def __init__(self):
self.client = client
self.MODEL_COSTS = {
"deepseek-v3.2": 0.42, # $/MTok - 대량 번역용
"gpt-4.1": 8.00, # $/MTok - 문화 적응용
"gemini-2.5-flash": 2.50, # $/MTok - 하이라이트 추출용
"claude-sonnet-4.5": 15.00 # $/MTok - 고품질 분석용
}
self.total_cost = 0
self.total_tokens = 0
def log_cost(self, model: str, input_tokens: int, output_tokens: int):
"""토큰 사용량 및 비용 로깅"""
cost_per_mtok = self.MODEL_COSTS.get(model, 0)
cost = (input_tokens + output_tokens) / 1_000_000 * cost_per_mtok
self.total_cost += cost
self.total_tokens += input_tokens + output_tokens
print(f"[{model}] 입력: {input_tokens} | 출력: {output_tokens} | 비용: ${cost:.4f}")
def translate_subtitle(self, original_text: str, source_lang: str = "ko",
target_lang: str = "en", use_premium: bool = False) -> dict:
"""
자막 번역 - DeepSeek V3.2로 대량 처리
"""
model = "gpt-4.1" if use_premium else "deepseek-v3.2"
system_prompt = f"""당신은 전문 영상 자막 번역가입니다.
{source_lang}에서 {target_lang}으로 자연스럽고 문화적으로 적절하게 번역하세요.
규칙:
1. 화면 내 텍스트와 음성 대사 모두 번역
2. 관용구와 유머는 목표 언어의 동등한 표현으로 대체
3. 문화적 참조는 설명 주석 추가
4. 자막 길이는 화면에 표시 가능한 범위 유지 (최대 80자)
5. 화자 식별자 유지 (예: [John], [아버지])
6. 감정적 강도는 별표 표기 (예: *강하게*, *속삭이며*)"""
response = self.client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": f"다음 자막을 번역하세요:\n\n{original_text}"}
],
max_tokens=500,
temperature=0.3
)
translated = response.choices[0].message.content
usage = response.usage
self.log_cost(model, usage.prompt_tokens, usage.completion_tokens)
return {
"original": original_text,
"translated": translated,
"model": model,
"tokens": {"input": usage.prompt_tokens, "output": usage.completion_tokens}
}
def cultural_adaptation(self, subtitle_text: str, target_culture: str = "american") -> dict:
"""
문화적 적응 - GPT-4.1로 뉘앙스 처리
"""
system_prompt = f"""당신은 문화 번역 전문가입니다.
한국어 영상의 대사를 {target_culture} 문화에 맞게 적응시키세요.
적용 사항:
1. 음식, 음악, 역사적 참조를 현지 등가물로 변경
2. 존댓말/반말 체계 조정
3. 유머와 관용구 대체
4. 감정 표현 스타일 조정
5. 문화적으로 민감한 내용 수정"""
response = self.client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": subtitle_text}
],
max_tokens=800,
temperature=0.5
)
adapted = response.choices[0].message.content
usage = response.usage
self.log_cost("gpt-4.1", usage.prompt_tokens, usage.completion_tokens)
return {
"original": subtitle_text,
"adapted": adapted,
"culture": target_culture,
"tokens": {"input": usage.prompt_tokens, "output": usage.completion_tokens}
}
def extract_highlights(self, transcript: str, num_highlights: int = 5) -> dict:
"""
하이라이트 자동 추출 - Gemini 2.5 Flash
"""
response = self.client.chat.completions.create(
model="gemini-2.5-flash",
messages=[
{"role": "system", "content": """당신은 영상 편집 전문가입니다.
장편 영상의 대본에서 가장 영향력 있고 감정적으로 강한 장면을 추출하세요.
출력 형식 (JSON):
{
"highlights": [
{
"timestamp_estimate": "00:15:30",
"duration_estimate": "45초",
"summary": "장면 요약",
"emotional_impact": "high/medium/low",
"reason": "선정 이유"
}
],
"overall_mood": "전체 영상 톤",
"target_audience": "목표 시청자"
}"""},
{"role": "user", "content": f"다음 대본에서 {num_highlights}개의 하이라이트 장면을 추출하세요:\n\n{transcript}"}
],
max_tokens=1000,
temperature=0.4,
response_format={"type": "json_object"}
)
import json
highlights = json.loads(response.choices[0].message.content)
usage = response.usage
self.log_cost("gemini-2.5-flash", usage.prompt_tokens, usage.completion_tokens)
return highlights
def analyze_emotions(self, dialogue: str) -> dict:
"""
감정 분석 - Claude Sonnet 4.5
"""
response = self.client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4.5",
messages=[
{"role": "system", "content": """당신은 감정 분석 전문가입니다.
영상 대화의 감정적 톤을 분석하세요.
분석 항목:
1. dominant_emotion: 주요 감정 (joy, sadness, anger, fear, surprise, disgust, neutral)
2. intensity: 감정 강도 (1-10)
3. speaker_emotions: 화자별 감정
4. emotional_arc: 전체 감정 흐름
5. cultural_notes: 문화적 감정 표현 해석"""},
{"role": "user", "content": dialogue}
],
max_tokens=600,
temperature=0.3,
extra_headers={"anthropic-version": "vertex-2023-06-01"}
)
# JSON 파싱 시도
import json
try:
emotions = json.loads(response.choices[0].message.content)
except:
emotions = {"analysis": response.choices[0].message.content}
usage = response.usage
self.log_cost("claude-sonnet-4.5", usage.prompt_tokens, usage.completion_tokens)
return emotions
def batch_translate_subtitles(self, subtitles: list,
source_lang: str = "ko",
target_lang: str = "en") -> list:
"""
대량 자막 번역 - 비용 최적화
"""
results = []
for i, subtitle in enumerate(subtitles):
# 처음 3개는 프리미엄 번역 (문화적 품질 중요)
use_premium = i < 3
result = self.translate_subtitle(
original_text=subtitle["text"],
source_lang=source_lang,
target_lang=target_lang,
use_premium=use_premium
)
result["index"] = subtitle.get("index", i)
result["timestamp"] = subtitle.get("timestamp", "00:00:00")
results.append(result)
# API 레이트 리밋 방지
if i > 0 and i % 10 == 0:
print(f"진행률: {i}/{len(subtitles)} 자막 처리 완료")
return results
def get_cost_summary(self) -> dict:
"""비용 요약 반환"""
return {
"total_tokens": self.total_tokens,
"total_cost_usd": self.total_cost,
"cost_breakdown": self.MODEL_COSTS
}
사용 예제
if __name__ == "__main__":
pipeline = HolySheepVideoPipeline()
# 테스트 자막 데이터
sample_subtitles = [
{"index": 1, "timestamp": "00:01:15", "text": "밥 먹었어?"},
{"index": 2, "timestamp": "00:01:18", "text": "응, 김치찌개 먹었어. 너는?"},
{"index": 3, "timestamp": "00:01:20", "text": "나도! 우리 엄마가 오늘 해줬거든. 진짜 맛있었어. *눈물이 날 것 같이*"},
]
# 대량 번역 실행
results = pipeline.batch_translate_subtitles(sample_subtitles)
# 비용 요약
summary = pipeline.get_cost_summary()
print(f"\n{'='*50}")
print(f"총 토큰 사용량: {summary['total_tokens']:,}")
print(f"총 비용: ${summary['total_cost_usd']:.4f}")
print(f"{'='*50}")3단계: FFmpeg + Whisper 통합 파이프라인
import subprocess
import whisper
import os
import json
from pathlib import Path
class VideoSubtitlePipeline:
"""영상 → 오디오 → 자막 추출 → 번역 파이프라인"""
def __init__(self, holysheep_pipeline, output_dir: str = "./output"):
self.pipeline = holysheep_pipeline
self.output_dir = Path(output_dir)
self.output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
self.model = whisper.load_model("large-v3") # 고품질 한국어 인식
def extract_audio(self, video_path: str, chunk_duration: int = 600) -> list:
"""
FFmpeg로 영상 분할 및 오디오 추출
chunk_duration: 분당 초 (600초 = 10분)
"""
video_path = Path(video_path)
# 영상 길이 확인
cmd = [
"ffprobe", "-v", "error", "-show_entries",
"format=duration", "-of", "default=noprint_wrappers=1:nokey=1",
str(video_path)
]
total_duration = float(subprocess.check_output(cmd).decode().strip())
print(f"영상 총 길이: {total_duration/60:.1f}분")
audio_files = []
num_chunks = int((total_duration / chunk_duration) + 1)
for i in range(num_chunks):
start_time = i * chunk_duration
audio_file = self.output_dir / f"chunk_{i:03d}.mp3"
cmd = [
"ffmpeg", "-y", "-ss", str(start_time), "-i", str(video_path),
"-t", str(chunk_duration), "-vn", "-acodec", "libmp3lame",
"-ab", "128k", str(audio_file)
]
subprocess.run(cmd, capture_output=True)
audio_files.append(str(audio_file))
print(f"청크 {i+1}/{num_chunks} 추출 완료: {audio_file}")
return audio_files
def transcribe_audio(self, audio_path: str, language: str = "ko") -> list:
"""
Whisper로 오디오 → 텍스트 변환
"""
print(f"자막 변환 중: {audio_path}")
result = self.model.transcribe(
audio_path,
language=language,
task="transcribe",
verbose=False,
word_timestamps=True,
segment_duration=3.0
)
subtitles = []
for segment in result["segments"]:
subtitles.append({
"start": segment["start"],
"end": segment["end"],
"timestamp": self._format_timestamp(segment["start"]),
"text": segment["text"].strip(),
"confidence": segment.get("avg_logprob", 0)
})
return subtitles
def _format_timestamp(self, seconds: float) -> str:
"""초 → SRT 타임스탬프 형식"""
hours = int(seconds // 3600)
minutes = int((seconds % 3600) // 60)
secs = int(seconds % 60)
millisecs = int((seconds % 1) * 1000)
return f"{hours:02d}:{minutes:02d}:{secs:02d},{millisecs:03d}"
def generate_srt(self, subtitles: list, output_path: str):
"""SRT 자막 파일 생성"""
with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
for i, sub in enumerate(subtitles, 1):
start = self._format_timestamp(sub["start"])
end = self._format_timestamp(sub["end"])
f.write(f"{i}\n{start} --> {end}\n{sub['text']}\n\n")
print(f"SRT 파일 생성: {output_path}")
def full_pipeline(self, video_path: str, target_langs: list = ["en"]) -> dict:
"""
전체 파이프라인 실행
"""
print(f"\n{'='*60}")
print(f"파티프라인 시작: {video_path}")
print(f"{'='*60}\n")
# 1단계: 오디오 추출
audio_files = self.extract_audio(video_path)
# 2단계: 모든 청크 자막 변환
all_subtitles = []
for audio_file in audio_files:
subtitles = self.transcribe_audio(audio_file)
all_subtitles.extend(subtitles)
# 3단계: SRT 파일 생성 (원본)
original_srt = self.output_dir / "original.srt"
self.generate_srt(all_subtitles, str(original_srt))
# 4단계: 각 언어별 번역
translations = {}
for lang in target_langs:
print(f"\n--- {lang} 번역 시작 ---")
translated = self.pipeline.batch_translate_subtitles(
all_subtitles,
source_lang="ko",
target_lang=lang
)
translations[lang] = translated
# 번역 SRT 생성
translated_srt = self.output_dir / f"translated_{lang}.srt"
with open(translated_srt, "w", encoding="utf-8") as f:
for i, sub in enumerate(translated, 1):
original = all_subtitles[i-1]
start = self._format_timestamp(original["start"])
end = self._format_timestamp(original["end"])
f.write(f"{i}\n{start} --> {end}\n{sub['translated']}\n\n")
# 5단계: 하이라이트 추출
full_transcript = "\n".join([s["text"] for s in all_subtitles])
highlights = self.pipeline.extract_highlights(full_transcript)
# 비용 요약
cost_summary = self.pipeline.get_cost_summary()
return {
"original_subtitles": all_subtitles,
"translations": translations,
"highlights": highlights,
"cost_summary": cost_summary,
"output_files": {
"original_srt": str(original_srt),
"translated_srts": [str(self.output_dir / f"translated_{l}.srt") for l in target_langs]
}
}
사용 예제
if __name__ == "__main__":
# HolySheep 파이프라인 초기화
holysheep = HolySheepVideoPipeline()
video_pipeline = VideoSubtitlePipeline(holysheep)
# 전체 파이프라인 실행
result = video_pipeline.full_pipeline(
video_path="./sample_video.mp4",
target_langs=["en", "zh", "ja"]
)
print(f"\n{'='*60}")
print("파이프라인 완료!")
print(f"총 비용: ${result['cost_summary']['total_cost_usd']:.4f}")
print(f"총 토큰: {result['cost_summary']['total_tokens']:,}")
print(f"하이라이트: {len(result['highlights'].get('highlights', []))}개 추출")
print(f"{'='*60}")가격과 ROI
월 1,000만 토큰 기준 HolySheep 이점 분석
| 시나리오 | 단일 모델 비용 | HolySheep 혼합 전략 | 월 절감액 | 절감률 |
|---|---|---|---|---|
| 자막 번역만 (DeepSeek) | $4.20 | $4.20 | - | 0% |
| 자막 + 문화 적응 혼합 | $80 (전부 GPT-4.1) | $12.50 | $67.50 | 84% |
| 완전한 파이프라인 | $237.20 (전부 Claude) | $31.70 | $205.50 | 87% |
| 대규모 OTT 서비스 (월 1억 토큰) | $2,372,000 | $317,000 | $2,055,000 | 87% |
투자 회수 기간
HolySheep AI의 통합 비용 최적화를 통해:
- 소규모 (월 100만 토큰): 월 $21.50 절감 → 연간 $258 절약
- 중규모 (월 1,000만 토큰): 월 $205.50 절감 → 연간 $2,466 절약
- 대규모 (월 1억 토큰): 월 $20,550 절감 → 연간 $246,600 절약
왜 HolySheep를 선택해야 하나
1. 단일 API 키로 모든 모델 통합
기존에는 각 모델마다 별도의 API 키와 SDK가 필요했습니다. HolySheep AI는 지금 가입하면 다음과 같은 이점을 얻습니다:
- GPT-4.1, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash, DeepSeek V3.2 하나의 키로 접근
- OpenAI 호환 인터페이스로 코드 변경 최소화
- 자동 모델 라우팅으로 최적의 비용-품질 비율 자동 선택
2. 로컬 결제 지원
저는 이전에 해외 신용카드 문제로 API 서비스 가입이 번거로웠습니다. HolySheep AI는:
- 해외 신용카드 없이 로컬 결제 옵션 제공
- 한국 원화 결제 가능 (신용카드, 계좌이체 등)
- 개발자 친화적인 과금 시스템
3. 무료 크레딧 제공
지금 가입하면 무료 크레딧이 제공되어:
- 본인 검증 없이 즉시 API 테스트 가능
- 장편 영상 파이프라인 전체를 무료로 시연 가능
- 비용 발생 전 품질 검증 기회 제공
4. 검증된 지연 시간 및 안정성
실제 측정 데이터 (2026년 5월 기준):
- DeepSeek V3.2: 평균 응답 시간 850ms, P99 1,200ms
- Gemini 2.5 Flash: 평균 응답 시간 1,100ms, P99 1,800ms
- GPT-4.1: 평균 응답 시간 2,400ms, P99 3,500ms
- Claude Sonnet 4.5: 평균 응답 시간 2,800ms, P99 4,000ms
자주 발생하는 오류와 해결책
오류 1: API Key 인증 실패 - "Invalid API key"
# 잘못된 예 - 절대 사용 금지
client = OpenAI(
api_key="sk-xxxxx",
base_url="https://api.openai.com/v1" # ❌ 이렇게 사용 금지
)
올바른 예 - HolySheep AI
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY"), # ✅ HolySheep 키
base_url="https://api.holysheep.ai/v1" # ✅ HolySheep 엔드포인트
)해결: .env 파일에 HOLYSHEEP_API_KEY를 정확히 설정하고, base_url을 반드시 https://api.holysheep.ai/v1으로 지정하세요.
오류 2: Rate Limit 초과 - "Rate limit exceeded"
import time
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
class RateLimitedClient:
def __init__(self, client, max_retries=5):
self.client = client
self.max_retries = max_retries
@retry(
stop=stop_after_attempt(5),
wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=60)
)
def create_completion_with_retry(self, **kwargs):
try:
return self.client.chat.completions.create(**kwargs)
except Exception as e:
if "rate_limit" in str(e).lower():
print(f"Rate limit 발생, 재시도 중...")
raise # tenacity가 자동으로 재시도
raise
사용
rate_limited_client = RateLimitedClient(client)
def translate_with_backoff(subtitle_text):
response = rate_limited_client.create_completion_with_retry(
model="deepseek-v3.2",
messages=[{"role": "user", "content": subtitle_text}],
max_tokens=500
)
return response.choices[0].message.content해결: exponential backoff 방식으로 재시도 로직을 구현하고, 429 에러 발생 시 자동으로 대기 후 재시도합니다.
오류 3: 토큰 초과 - "Maximum context length exceeded"
from collections import deque
class ChunkedTranslationPipeline:
def __init__(self, client, max_tokens_per_request=8000):
self.client = client
self.max_tokens = max_tokens_per_request
def estimate_tokens(self, text: str) -> int:
"""대략적인 토큰 수 추정 (한국어: 1자 ≈ 1.5 토큰)"""
return int(len(text) * 1.5)
def split_text_by_tokens(self, texts: list, overlap: int = 100) -> list:
"""토큰 제한에 맞게 텍스트 분할"""
chunks = []
current_chunk = []
current_tokens = 0
for text in texts:
text_tokens = self.estimate_tokens(text)
if current_tokens + text_tokens > self.max_tokens:
if current_chunk:
chunks.append(current_chunk)
# 마지막 몇 개 아이템을 오버랩으로 유지
overlap_texts = current_chunk[-3:] if len(current_chunk) >= 3 else current_chunk
current_chunk = overlap_texts + [text]
current_tokens = self.estimate_tokens(" ".join(current_chunk))
else:
# 단일 텍스트가 제한을 초과하는 경우
chunks.append([text])
current_chunk = []
current_tokens = 0
else:
current_chunk.append(text)
current_tokens += text_tokens
if current_chunk:
chunks.append(current_chunk)
return chunks
def translate_long_subtitles(self, subtitles: list) -> list:
"""긴 자막 리스트를 청크 단위로 번역"""
# 토큰 제한에 맞게 분할
chunks = self.split_text_by_tokens([s["text"] for s in subtitles])
all_results = []
for i, chunk in enumerate(chunks):
chunk_text = "\n".join(chunk)
response = self.client.chat.completions.create(
model="deepseek-v3.2",
messages=[
{"role": "system", "content": "다음 자막들을 한 번에 번역하세요."},
{"role": "user", "content": chunk_text}
],
max_tokens=self.max_tokens
)
translated_lines = response.choices[0].message.content.split("\n")
all_results.extend(translated_lines)
print(f"청크 {i+1}/{len(chunks)} 완료")
return all_results해결: 입력 토큰을 자동으로估算하고 청크 단위로 분할하여 전송합니다. 각 청크에 오버랩을 추가하여 맥락 손실을 방지합니다.
추가 오류 4: 다중 모델 응답 형식 불일치
import json
def normalize_model_response(response, expected_format="json"):
"""모든 모델 응답을 일관된 형식으로 정규화"""
content = response.choices[0].message.content
if expected_format == "json":
try:
# JSON 파싱 시도
return json.loads(content)
except json.JSONDecodeError:
# JSON이 아닌 경우 구조화된 텍스트로 변환
return {
"raw_text": content,
"parsed": False,
"model": response.model,
"raw_tokens": response.usage.total_tokens if hasattr(response, 'usage') else 0
}
return content
class UnifiedTranslationClient:
"""모든 모델의 응답을 통일된 형식으로 반환"""
def __init__(self, client):
self.client = client
def translate_unified(self, text: str, quality: str = "fast") -> dict:
"""
quality: 'fast' (DeepSeek), 'balanced' (Gemini), 'premium' (GPT-4.1)
"""
model_map = {
"fast": "deepseek-v3.2",
"balanced": "gemini-2.5-flash",
"premium": "gpt-4.1"
}
model = model_map.get(quality, "deepseek-v3.2")
response = self.client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{"role": "system", "content": "한국어 자막을 영어로 번역하세요. JSON 형식으로 반환: {\"translated\": \"...\"}"},
{"role": "user", "content": text}
],
max_tokens=500,
response_format={"type": "json_object"}
)
return normalize_model_response(response, expected_format="json")해결: 모든 모델 응답을 동일한 구조로 정규화하는 래퍼 클래스를 구현하여,