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app.py

@@ -2,57 +2,50 @@ import gradio as gr
 import google.generativeai as genai
 import edge_tts
 import os
-import re
 
 # 1. 구글 API 설정
 GENAI_KEY = os.getenv("GEMINI_KEY")
 genai.configure(api_key=GENAI_KEY)
 
 # ==========================================
-# 🕵️‍♂️ [생존자 탐색] 사용 가능한 모델 자동 찾기
+# 🕵️‍♂️ [겸손한 탐색기] 무료로 확실한 모델만 찾기
 # ==========================================
-def get_alive_model():
-    print("📡 구글 서버에 생존 모델을 문의합니다...")
-    available_models = []
+def get_safe_model():
+    print("📡 무료로 사용 가능한 안전한 모델을 찾습니다...")
+    
+    # 우리가 원하는 '무료 대장' 모델들 (순서가 중요합니다!)
+    # 2.0은 에러가 나니까 아예 리스트에서 뺐습니다.
+    target_models = [
+        "gemini-1.5-flash",          # 1순위: 가장 빠르고 안정적
+        "gemini-1.5-flash-latest",   # 2순위: 최신 별명
+        "gemini-1.5-pro",            # 3순위: 성능 좋음 (조금 느림)
+        "gemini-pro"                 # 4순위: 구관이 명관
+    ]
     
     try:
-        # 구글에 있는 모든 모델 리스트를 가져옵니다.
-        for m in genai.list_models():
-            if 'generateContent' in m.supported_generation_methods:
-                available_models.append(m.name)
+        # 구글에 있는 전체 목록을 가져옵니다.
+        available_models = [m.name for m in genai.list_models()]
         
-        print(f"📋 발견된 모델들: {available_models}")
-
-        # 우선순위: 최신 플래시 -> 프로 -> 레거시 순서로 찾기
-        # (리더님이 말씀하신 2.5, 3.0이 있다면 여기서 걸립니다!)
-        priority_keywords = [
-            "gemini-2.0-flash", 
-            "gemini-1.5-flash", 
-            "gemini-1.5-pro",
-            "gemini-pro"
-        ]
-
-        for keyword in priority_keywords:
-            for model_name in available_models:
-                if keyword in model_name:
-                    print(f"✅ 생존 확인! [{model_name}] 모델을 사용합니다.")
-                    return genai.GenerativeModel(model_name)
+        for target in target_models:
+            # 이름이 정확히 일치하거나, 경로(models/) 포함해서 일치하는지 확인
+            if target in available_models or f"models/{target}" in available_models:
+                print(f"✅ 안전한 모델 확보! [{target}] 모델을 사용합니다.")
+                return genai.GenerativeModel(target)
         
-        # 만약 우선순위에 없으면, 목록의 첫 번째 gemini 모델을 씁니다.
-        fallback = [m for m in available_models if "gemini" in m][0]
-        print(f"⚠️ 우선순위 모델 없음. 대체 모델 [{fallback}] 사용.")
-        return genai.GenerativeModel(fallback)
+        # 만약 위 목록에 다 없으면? (그럴 리 없지만)
+        print("⚠️ 타겟 모델 없음. 강제로 'gemini-1.5-flash' 시도.")
+        return genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
 
     except Exception as e:
-        print(f"❌ 모델 탐색 실패: {str(e)}")
-        # 최후의 수단: 그냥 문자열로 박아버리기 (Legacy)
-        return genai.GenerativeModel("gemini-pro")
+        print(f"❌ 탐색 중 에러: {str(e)}")
+        # 에러나면 무조건 이걸로 고정
+        return genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
 
-# 서버 켜질 때 딱 한 번 실행해서 모델을 확정합니다.
-model = get_alive_model()
+# 서버 켜질 때 모델 확정
+model = get_safe_model()
 
 # ==========================================
-# 2. 멤버 데이터 (변경 없음)
+# 2. 멤버 데이터 (그대로)
 # ==========================================
 MEMBERS = {
     "서윤 (Korea)": {
@@ -107,12 +100,11 @@ async def band_consulting(user_input, member_name):
         chat_prompt = f"{member['prompt']}\n\nUser's Error/Worry: {user_input}\nResponse:"
         
         try:
-            # 확정된 모델로 생성 시도
+            # 안전하게 확보된 모델로 생성
             response = model.generate_content(chat_prompt)
             ai_text = response.text
         except Exception as e:
-            # 모델이 있어도 Quota(한도) 에러가 날 수 있음 -> 에러 메시지 반환
-            return f"Error (Gemini): 모델 연결 실패.\n{str(e)}", None
+            return f"Error (Gemini): 모델 생성 실패.\n{str(e)}", None
 
         try:
             output_file = f"/tmp/{member_name}_reply.mp3"
@@ -128,7 +120,7 @@ async def band_consulting(user_input, member_name):
 
 # Blocks UI
 with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# Error 404 Band API Server (Auto-Discovery Mode)")
+    gr.Markdown("# Error 404 Band API Server (Safe Mode)")
     with gr.Row():
         inp_text = gr.Textbox(label="고민 입력")
         inp_member = gr.Dropdown(choices=list(MEMBERS.keys()), label="멤버 선택", value="서윤 (Korea)")