มีใครทำSubtitle จาก AI แนะนำทีครับ

แปลซับ

### เซลล์ 1 ###

!pip install requests -q

### เซลล์ 2 ###

import os
import re

import requests

### เซลล์ 3 ###

from google.colab import drive

drive.mount("/content/drive", force_remount=True)

### เซลล์ 4 ###

input_subtitle = "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/untitled.srt"

output_subtitle = os.path.splitext(input_subtitle)[0] + "_thai.srt"

### เซลล์ 5 ###

OPENROUTER_API_KEY = "YOUR_API_KEY"

MODEL = "google/gemini-2.5-pro"

BATCH_SIZE = 5000

### เซลล์ 6 ###

with open(input_subtitle, "r", encoding="utf-8") as f:
srt_text = f.read()

blocks = re.split(r"\n\s*\n", srt_text.strip())
subs = []

for block in blocks:
lines = block.splitlines()
if len(lines) < 3:
continue

subs.append({
"index": lines[0].strip(),
"timestamp": lines[1].strip(),
"text": " ".join(line.strip() for line in lines[2:])
})

print("Loaded:", len(subs), "blocks")

### เซลล์ 7 ###

from textwrap import dedent

translated_texts = {}

for start in range(0, len(subs), BATCH_SIZE):

batch = subs[start:start + BATCH_SIZE]

source_text = "\n".join(
f"[{item['index']}] {item['text']}"
for item in batch
)

prompt = dedent(f"""

แปล subtitle เป็น ภาษาไทย

แปล subtitle เหมือน บทสนทนา

แปล ทุก ประโยค ห้าม แปล ข้าม ประโยค

ห้าม มี อักษร อังกฤษ/จีน/ญี่ปุ่น อยู่ใน ผลลัพธ์

หมวดคำ อนุภาค ห้าม ใช้ คำว่า "ครับ" , "คะ" , "ค่ะ" เด็ดขาด

หมวดคำ สรรพนาม บุคคล 1 , 2 ให้ ใช้ คำว่า "ฉัน" , "คุณ" เท่านั้น

บรรทัด ยาวกว่า 25 อักษร ให้ ขึ้น บรรทัด ใหม่ อยู่ใน index เดียวกัน

ห้าม มี /n ระหว่าง index กับ text เด็ดขาด ห้าม มี /n ซ้ำ ๆๆๆ ติด ๆๆๆ เด็ดขาด

ห้าม มี คำ/พยัญชนะ/สระ ซ้ำ ๆๆๆ ติด ๆๆๆ มากกว่า 5 ครั้ง อยู่ใน บรรทัด เดียวกัน

{source_text}

""")

response = requests.post(
"https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {OPENROUTER_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json",
},
json={
"model": MODEL,
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"temperature": 0,
"max_tokens": 200000
},
timeout=2000,
)

response.raise_for_status()
result = response.json()

choice = result["choices"][0]
raw_content = choice["message"]["content"].strip()

match = re.findall(r"\[(\d+)\]\s*(.*?)(?=\[\d+\]|\Z)", raw_content, re.S)

expected_count = len(batch)
found_count = len(match)

for index, text in match:
translated_texts[index] = text.strip()

batch_start, batch_end = start + 1, min(start + BATCH_SIZE, len(subs))

usage = result.get("usage", {})
details = usage.get("completion_tokens_details", {})
reasoning_tokens = details.get("reasoning_tokens", 0)

print()

print(f"HTTP status: {response.status_code} {response.reason}")
print(f"Model: {result.get('model')}")
print(f"Provider: {result.get('provider')}")
print(f"Prompt tokens: {usage.get('prompt_tokens', 0)}")
print(f"Completion tokens: {usage.get('completion_tokens', 0)}")
print(f"Reasoning tokens: {reasoning_tokens}")
print(f"Finish reason: {choice.get('finish_reason')}")
print(f"Native finish reason: {choice.get('native_finish_reason')}")
print(f"Expected: {expected_count}, Found: {found_count}")
print(f"Done: {batch_start}-{batch_end}")

print()

print(f"Raw response: {repr(raw_content)}")

print()

### เซลล์ 8 ###

output = []

for item in subs:
output.append(item["index"])
output.append(item["timestamp"])
output.append(translated_texts.get(item["index"], item["text"]))
output.append("")

with open(output_subtitle, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write("\n".join(output))

print("Saved:", output_subtitle)

### เซลล์ 9 ###

from google.colab import files

files.download(output_subtitle)