ai채팅에게 구글 gemini 이용해서 번역하는 python 코드 짜달라니까 아래의 코드를 주는데
만들어둔 api키를 넣고 실행하니까 "번역 결과: 저는 한국어 공부를 좋아해요." 와 같은 출력을 줌.
모델은 2.5pro는 아껴쓰려고 2.0을 이용해서 테스트 한거임.

궁금한건 장붕번역기 라든가 배치번역기 라든가 하는 이름은 여태 많이 들었는데
이런건 번역하는 핵심 gemini 라이브러리 호출은 아래의 간단한 코드와 마찬가지임?
아니면 번역 품질이 더 좋은 gemini 라이브러리 호출하는건가?

번역 품질은 당연히 사용하는 모델을(2.0인지 2.5pro인지 등) 달리하면 달라진다는건 알고있는데
배치번역기 공개된 소스보면 몇천줄이상이라서 도대체 뭐때문에 이렇게 소스가 긴지 궁금.

물론 gui, 병렬처리, 입력파일을 한번에 gemini에 처리하기 좋도록 자르기 등등을
처리하는 코드는 필요하겠지만, 번역 품질 좋게하는데 gemini모델 선정 말고도 다른 처리가 있는지 궁금.

만일 번역 품질 좋게하는 특별한게 없이 아래의 불과 10줄 정도로 번역 처리해도 무방하다면
내가 직접 번역하는 코드 작성해서 사용하려고함.

배치번역기 같은걸 소스 분석해서 내 입맛에 맞는 코드로 만드는건 너무 소스 분량이 많아서
오히려 더 시간 걸릴것 같아서.

난 번역을 많이 할건아니고 아주 가끔 할거라서 굳이 병렬처리 같은걸 하지는 않아도 됨.

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import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="API 키") # API 키 설정

# Gemini 모델 초기화
#model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-2.5-pro")
model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-2.0-flash-lite")

# 번역할 중국어 문장
chinese_text = "我喜欢学习韩语。"

# 프롬프트 구성
prompt = f"다음 중국어 문장을 자연스러운 한국어로 번역해줘:\n\n{chinese_text}"

# Gemini 모델 호출
response = model.generate_content(prompt)

# 결과 출력
translated_text = response.text
print("번역 결과:", translated_text)