Does Sora 2 Pro generate synchronized audio with video?

نعم، يقوم Sora 2 Pro بإنشاء إطارات الفيديو مع صوت متزامن يشمل الحوار، والصوت المحيطي، والمؤثرات الصوتية—ليس مُنتجًا بشكل منفصل بل كمخرج موحَّد.

What resolution and duration does Sora 2 Pro support?

يدعم Sora 2 Pro دقة تصل إلى 1080p. إنه مُحسَّن للمقاطع القصيرة عالية الجودة، وعادةً ضمن نطاق ثوانٍ أحادية الرقم إلى العشرات المنخفضة من الثواني لتحقيق أعلى درجة من الإخلاص.

How does Sora 2 Pro differ from standard Sora 2?

تمت معايرة Sora 2 Pro لإخلاص بصري أعلى، ويتعامل مع لقطات أكثر تحديًا (حركة معقّدة، احتجاب، تفاعلات فيزيائية)، ويحافظ على اتساق أطول لكل مشهد—وذلك مقابل أزمنة تصيير أطول.

Can Sora 2 Pro use reference images to guide video generation?

نعم، يدعم Sora 2 Pro تدفقات عمل input_reference حيث تعمل صور JPEG/PNG/WEBP كمرتكزات للتكوين لتوجيه إطار البداية أو الأسلوب للفيديو المُولَّد.

Does Sora 2 Pro support likeness injection (cameos)?

نعم، يستطيع Sora 2 Pro إدراج شبه المستخدم الملتقط في المشاهد المُولَّدة. لدى OpenAI تدفقات موافقة مدمجة وآليات سحب لمعالجة مخاطر الخصوصية وسوء الاستخدام.

How long does Sora 2 Pro take to render a video?

تُظهر الاختبارات المعيارية أن متوسط Sora 2 Pro يقارب 2.1 دقيقة لمقطع بدقة 1080p مدته 20 ثانية. يقدّم Pro الجودة على السرعة، لذا توقّع أزمنة تصيير أطول مقارنةً بإصدار Sora 2 القياسي.

What physics improvements does Sora 2 Pro offer?

يحسّن Sora 2 Pro ثبات الكائنات وإخلاص الحركة—بحيث تبدو خصائص الزخم والطفو والتفاعلات الفيزيائية أكثر واقعية مع عدد أقل من شوائب 'الانتقال الفوري' الشائعة في نماذج الفيديو السابقة.

When should I choose Sora 2 Pro over Google Veo 3?

اختر Sora 2 Pro للتكامل مع منظومة OpenAI، وحقن الشبه، والمشاهد الفيزيائية المعقّدة. قد يوفّر Veo 3 توليدًا أسرع وتسعيرًا مختلفًا—قيّم الخيار بناءً على احتياجاتك من التأخير الزمني والميزانية.

واجهة برمجة تطبيقات Sora 2 Pro بأسعار معقولة | text-to-video

Playground لـ Sora 2 Pro

استكشف Playground الخاص بـ Sora 2 Pro — بيئة تفاعلية لاختبار النماذج وتشغيل الاستعلامات في الوقت الفعلي. جرب المطالبات، وضبط المعاملات، والتكرار فورًا لتسريع التطوير والتحقق من حالات الاستخدام.

الميزات الرئيسية

التوليد متعدد الوسائط (فيديو + صوت) — يقوم Sora-2-Pro بتوليد إطارات الفيديو مع صوت متزامن (حوار، أصوات محيطة، مؤثرات صوتية (SFX)) بدلًا من إنتاج الفيديو والصوت بشكل منفصل.
دقة أعلى / فئة “Pro” — مُحسَّن لتحقيق دقة بصرية أعلى، والتعامل مع لقطات أصعب (حركة معقدة، انسداد، وتفاعلات فيزيائية)، وبثبات أطول ضمن المشهد الواحد مقارنةً بـ Sora-2 (غير Pro). قد يستغرق التصيير وقتًا أطول من نموذج Sora-2 القياسي.
تنوع المُدخلات — يدعم مطالبات نصية خالصة، ويمكنه قبول إطارات إدخال صور أو صورًا مرجعية لتوجيه التكوين (input_reference workflows).
الظهور/حقن الشَّبه — يمكنه إدراج شَبه المستخدم الملتقط في المشاهد المُولَّدة عبر إجراءات موافقة داخل التطبيق.
معقولية فيزيائية: تحسين ثبات الكائنات ودقة الحركة (مثل الزخم، الطفو)، ما يقلّل من شوائب “الانتقال الفوري” غير الواقعية الشائعة في الأنظمة السابقة.
قابلية التحكّم: يدعم مطالبات مُهيكلة وتوجيهات على مستوى اللقطة بحيث يمكن للمبدعين تحديد الكاميرا والإضاءة وتسلسلات متعددة اللقطات.

التفاصيل التقنية وواجهة التكامل

عائلة النماذج: Sora 2 (أساسي) وSora 2 Pro (متغيّر عالي الجودة).
أنماط الإدخال: مطالبات نصية، مرجع صورة، وتسجيلات قصيرة للفيديو/الصوت لأغراض الشَّبه.
أنماط الإخراج: فيديو مُشفَّر (مع الصوت) — تتاح المعلمات عبر نقاط النهاية /v1/videos (اختيار النموذج عبر model: "sora-2-pro"). سطح واجهة البرمجة API يتبع عائلة نقاط نهاية الفيديو من OpenAI لعمليات الإنشاء/الاسترجاع/الإدراج/الحذف.

التدريب والبنية (ملخّص عام): تصف OpenAI نموذج Sora 2 بأنه مُدرَّب على بيانات فيديو واسعة النطاق مع تدريب لاحق لتحسين محاكاة العالم؛ التفاصيل الدقيقة (حجم النموذج، مجموعات البيانات الدقيقة، والترميز) غير مُفصَّلة علنًا بندًا بندًا. يُتوقَّع احتياج كبير للحوسبة، ومُرمِّزات/بنى متخصصة للفيديو ومكوّنات مواءمة متعددة الوسائط.

نقاط نهاية API وسير العمل: اعرض سير عمل قائمًا على الوظائف: قدّم طلب POST لإنشاء المهمة (model="sora-2-pro")، واستلم معرّف الوظيفة أو موقعها، ثم نفّذ الاستطلاع أو انتظر الاكتمال وقم بتنزيل الملف/الملفات الناتجة. تتضمن المعلمات الشائعة في الأمثلة المنشورة prompt، وseconds/duration، وsize/resolution، وinput_reference للبدايات الموجَّهة بالصور.

المعلمات النموذجية :

model: "sora-2-pro"
prompt: وصف المشهد باللغة الطبيعية، مع إمكانية إضافة تلميحات للحوار
seconds / duration: طول المقطع المستهدف (يدعم Pro أعلى جودة ضمن مدد متاحة)
size / resolution: تفيد تقارير المجتمع بأن Pro يدعم حتى 1080p في كثير من الاستخدامات.

مدخلات المحتوى: يمكن تزويد ملفات الصور (JPEG/PNG/WEBP) كإطار أو كمرجع؛ وعند استخدامها يجب أن تطابق الصورة الدقة المستهدفة وأن تعمل كمرتكز للتكوين.

سلوك التصيير: جرى ضبط Pro لإعطاء الأولوية لتماسك الإطار إلى الإطار والفيزياء الواقعية؛ وهذا يعني عادةً وقت حوسبة أطول وتكلفة أعلى لكل مقطع مقارنةً بمتغيّرات غير Pro.

أداء القياس المعياري

نقاط القوة النوعية: حسّنت OpenAI مستوى الواقعية واتساق الفيزياء والصوت المتزامن** مقارنةً بنماذج الفيديو السابقة. تشير نتائج VBench الأخرى إلى أن Sora-2 ومشتقاته تتصدر أو تقترب من الصدارة بين النماذج المغلقة المصدر المعاصرة وعلى صعيد التماسك الزمني.

الزمن/المعدل المستقل (قياس نموذجي): بلغ متوسط Sora-2-Pro حوالي ~2.1 دقيقة لمقاطع 20 ثانية بدقة 1080p في مقارنةٍ ما، بينما كان منافس (Runway Gen-3 Alpha Turbo) أسرع (~1.7 دقيقة) في المهمة نفسها — والمقايضة هنا بين الجودة وزمن التصيير وتحسين المنصة.

القيود (عملية وسلامة)

فيزياء/اتساق غير مثاليين — تحسّن ملحوظ لكنه غير كامل؛ قد تظهر شوائب أو حركة غير طبيعية أو أخطاء في مزامنة الصوت.
قيود المدة والحوسبة — المقاطع الطويلة كثيفة الحوسبة؛ كثير من التدفقات العملية تحدّ المقاطع إلى مدد قصيرة (مثل ثوانٍ أحادية الرقم إلى عشرات قليلة من الثواني للحصول على مخرجات عالية الجودة).
مخاطر الخصوصية/الموافقة — حقن الشَّبه (“الظهور”) يثير مخاطر تتعلق بالموافقة وسوء/تضليل المعلومات؛ لدى OpenAI ضوابط أمان صريحة وآليات إبطال داخل التطبيق، لكن يتطلب الأمر تكاملًا مسؤولًا.
التكلفة والزمن — قد تكون عمليات التصيير بجودة Pro أغلى وأبطأ من النماذج الأخف أو المنافسين؛ ضع في الحسبان الفوترة لكل ثانية/لكل تصيير والاصطفاف.
تصفية المحتوى الآمن — يُقيَّد توليد المحتوى الضار أو المحمي بحقوق النشر؛ يتضمن النموذج والمنصة طبقات أمان وإشرافًا.

حالات الاستخدام النموذجية والمُوصى بها

حالات الاستخدام:

نماذج أولية للتسويق والإعلانات — إنشاء سريع لإثباتات مفهوم سينمائية.
التصوّر المسبق — لوحات مصورة، تحديد مواقع الكاميرا، تصور اللقطات.
محتوى اجتماعي قصير — مقاطع بأسلوب فني مع حوار متزامن ومؤثرات صوتية (SFX).
كيفية الوصول إلى Sora 2 Pro API

الخطوة 1: التسجيل للحصول على مفتاح API

سجّل الدخول إلى cometapi.com. إذا لم تكن مستخدمًا لدينا بعد، يُرجى التسجيل أولًا. سجّل الدخول إلى CometAPI console. احصل على مفتاح API الخاص ببيانات الاعتماد للوصول إلى الواجهة. انقر “Add Token” ضمن رمز API في المركز الشخصي، واحصل على مفتاح الرمز: sk-xxxxx ثم أرسِل.

cometapi-key

الخطوة 2: إرسال طلبات إلى Sora 2 Pro API

حدِّد نقطة النهاية “sora-2-pro” لإرسال طلب API واضبط جسم الطلب. تُستمد طريقة الطلب وجسمه من وثائق واجهة برمجة التطبيقات على موقعنا. يوفّر موقعنا أيضًا اختبار Apifox لراحتك. استبدل <YOUR_API_KEY> بمفتاح CometAPI الفعلي من حسابك. base url is office إنشاء فيديو

أدرِج سؤالك أو طلبك في حقل content — فهذا ما سيستجيب له النموذج. عالج استجابة API للحصول على الإجابة المُولَّدة.

الخطوة 3: استرجاع النتائج والتحقق منها

عالج استجابة API للحصول على الإجابة المُولَّدة. بعد المعالجة، تستجيب واجهة API بحالة المهمة وبيانات المخرجات.

تدريب/محاكاة داخلية — توليد صور سيناريوهات لأبحاث التعلم المعزز أو الروبوتات (بحذر).
إنتاج إبداعي — عند الدمج مع التحرير البشري (وصل المقاطع القصيرة، ضبط الألوان، استبدال الصوت).

الأسئلة الشائعة

التسعير لـ Sora 2 Pro

استكشف الأسعار التنافسية لـ Sora 2 Pro، المصمم ليناسب الميزانيات المختلفة واحتياجات الاستخدام المتنوعة. تضمن خططنا المرنة أن تدفع فقط مقابل ما تستخدمه، مما يجعل من السهل التوسع مع نمو متطلباتك. اكتشف كيف يمكن لـ Sora 2 Pro تحسين مشاريعك مع الحفاظ على التكاليف قابلة للإدارة.

Model Name	Tags	Orientation	Resolution	Price
sora-2-pro	videos	Portrait	720x1280	$0.24 / sec
sora-2-pro	videos	Landscape	1280x720	$0.24 / sec
sora-2-pro	videos	Portrait (High Res)	1024x1792	$0.40 / sec
sora-2-pro	videos	Landscape (High Res)	1792x1024	$0.40 / sec
sora-2-pro-all	-	Universal / All	-	$0.80000

نموذج الكود وواجهة برمجة التطبيقات لـ Sora 2 Pro

Sora-2-pro هو نموذج توليد فيديو+صوت رائد من OpenAI، مُصمَّم لإنشاء مقاطع فيديو قصيرة عالية الواقعية مع حوارات متزامنة، ومؤثرات صوتية، ومحاكاة للفيزياء والعالم أكثر قوة مقارنة بنماذج الفيديو السابقة. يُقدَّم بوصفه النسخة "Pro" الأعلى جودة، والمتاحة للمستخدمين المدفوعين ومن خلال واجهة API للتوليد البرمجي. يركّز النموذج على قابلية التحكّم، والاتساق الزمني، ومزامنة الصوت لحالات الاستخدام السينمائية والاجتماعية.

POST

/v1/videos

# Create a video with sora-2-pro
# Step 1: Submit the video generation request
echo "Submitting video generation request..."
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -F "model=sora-2-pro" \
  -F "prompt=A calico cat playing a piano on stage")

echo "Response: $response"

# Extract video_id from response (handle JSON with spaces like "id": "xxx")
video_id=$(echo "$response" | tr -d '
' | sed 's/.*"id"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\([^"]*\)".*/\1/')
echo "Video ID: $video_id"

# Step 2: Poll for progress until 100%
echo ""
echo "Checking video generation progress..."
while true; do
  status_response=$(curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY")

  # Parse progress from "progress": "0%" format
  progress=$(echo "$status_response" | grep -o '"progress":"[^"]*"' | head -1 | sed 's/"progress":"//;s/"$//')
  # Parse status from the outer level
  status=$(echo "$status_response" | grep -o '"status":"[^"]*"' | head -1 | sed 's/"status":"//;s/"$//')

  echo "Progress: $progress, Status: $status"

  if [ "$progress" = "100%" ]; then
    echo "Video generation completed!"
    break
  fi

  if [ "$status" = "FAILURE" ] || [ "$status" = "failed" ]; then
    echo "Video generation failed!"
    echo "$status_response"
    exit 1
  fi

  sleep 10
done

# Step 3: Download the video to output directory
echo ""
echo "Downloading video to ./output/$video_id.mp4..."
mkdir -p ./output
curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id/content" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -o "./output/$video_id.mp4"

if [ -f "./output/$video_id.mp4" ]; then
  echo "Video saved to ./output/$video_id.mp4"
  ls -la "./output/$video_id.mp4"
else
  echo "Failed to download video"
  exit 1
fi

Curl Code Example

# Create a video with sora-2-pro
# Step 1: Submit the video generation request
echo "Submitting video generation request..."
response=$(curl -s https://api.cometapi.com/v1/videos \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -F "model=sora-2-pro" \
  -F "prompt=A calico cat playing a piano on stage")

echo "Response: $response"

# Extract video_id from response (handle JSON with spaces like "id": "xxx")
video_id=$(echo "$response" | tr -d '\n' | sed 's/.*"id"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\([^"]*\)".*/\1/')
echo "Video ID: $video_id"

# Step 2: Poll for progress until 100%
echo ""
echo "Checking video generation progress..."
while true; do
  status_response=$(curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id" \
    -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY")
  
  # Parse progress from "progress": "0%" format
  progress=$(echo "$status_response" | grep -o '"progress":"[^"]*"' | head -1 | sed 's/"progress":"//;s/"$//')
  # Parse status from the outer level
  status=$(echo "$status_response" | grep -o '"status":"[^"]*"' | head -1 | sed 's/"status":"//;s/"$//')
  
  echo "Progress: $progress, Status: $status"
  
  if [ "$progress" = "100%" ]; then
    echo "Video generation completed!"
    break
  fi
  
  if [ "$status" = "FAILURE" ] || [ "$status" = "failed" ]; then
    echo "Video generation failed!"
    echo "$status_response"
    exit 1
  fi
  
  sleep 10
done

# Step 3: Download the video to output directory
echo ""
echo "Downloading video to ./output/$video_id.mp4..."
mkdir -p ./output
curl -s "https://api.cometapi.com/v1/videos/$video_id/content" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -o "./output/$video_id.mp4"

if [ -f "./output/$video_id.mp4" ]; then
  echo "Video saved to ./output/$video_id.mp4"
  ls -la "./output/$video_id.mp4"
else
  echo "Failed to download video"
  exit 1
fi

Python Code Example

# Create a video with sora-2-pro using raw HTTP requests
import os
import time
import requests

api_key = os.environ.get("COMETAPI_KEY")
base_url = "https://api.cometapi.com/v1"

headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}

# Step 1: Submit the video generation request
print("Submitting video generation request...")
response = requests.post(
    f"{base_url}/videos",
    headers=headers,
    files={
        "model": (None, "sora-2-pro"),
        "prompt": (None, "A calico cat playing a piano on stage"),
    },
)

result = response.json()
print(f"Response: {result}")

video_id = result.get("id")
print(f"Video ID: {video_id}")

# Step 2: Poll for progress until 100%
print("\nChecking video generation progress...")
while True:
    try:
        status_response = requests.get(f"{base_url}/videos/{video_id}", headers=headers)
        status_result = status_response.json()

        # Parse progress and status from response
        data = status_result.get("data", {})
        if data is None:
            data = {}
        progress = data.get("progress", "0%")
        status = data.get("status", "unknown")

        print(f"Progress: {progress}, Status: {status}")

        if status in ["FAILURE", "failed"]:
            print("Video generation failed!")
            print(status_result)
            exit(1)

        if progress == "100%":
            print("Video generation completed!")
            break
    except Exception as e:
        print(f"Temporary error: {e}, retrying...")

    time.sleep(10)

# Step 3: Download the video to output directory
print(f"\nDownloading video to ./output/{video_id}.mp4...")
os.makedirs("./output", exist_ok=True)

video_response = requests.get(f"{base_url}/videos/{video_id}/content", headers=headers)

output_path = f"./output/{video_id}.mp4"
with open(output_path, "wb") as f:
    f.write(video_response.content)

if os.path.exists(output_path):
    file_size = os.path.getsize(output_path)
    print(f"Video saved to {output_path}")
    print(f"File size: {file_size} bytes")
else:
    print("Failed to download video")
    exit(1)

JavaScript Code Example

// Create a video with sora-2-pro using raw HTTP requests
import fs from "fs";
import path from "path";

const apiKey = process.env.COMETAPI_KEY;
const baseUrl = "https://api.cometapi.com/v1";

async function sleep(ms) {
  return new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, ms));
}

async function main() {
  // Step 1: Submit the video generation request
  console.log("Submitting video generation request...");

  const formData = new FormData();
  formData.append("model", "sora-2-pro");
  formData.append("prompt", "A calico cat playing a piano on stage");

  const submitResponse = await fetch(`${baseUrl}/videos`, {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
    },
    body: formData,
  });

  const result = await submitResponse.json();
  console.log("Response:", JSON.stringify(result, null, 2));

  const videoId = result.id;
  console.log("Video ID:", videoId);

  // Step 2: Poll for progress until 100%
  console.log("\nChecking video generation progress...");

  while (true) {
    try {
      const statusResponse = await fetch(`${baseUrl}/videos/${videoId}`, {
        headers: {
          Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
        },
      });

      const text = await statusResponse.text();
      if (text.startsWith("<")) {
        console.log("Temporary server error, retrying...");
        await sleep(10000);
        continue;
      }

      const statusResult = JSON.parse(text);

      // Parse progress and status from response
      const data = statusResult.data || {};
      const progress = data.progress || "0%";
      const status = data.status || "unknown";

      console.log(`Progress: ${progress}, Status: ${status}`);

      if (status === "FAILURE" || status === "failed") {
        console.log("Video generation failed!");
        console.log(JSON.stringify(statusResult, null, 2));
        process.exit(1);
      }

      if (progress === "100%") {
        console.log("Video generation completed!");
        break;
      }
    } catch (e) {
      console.log(`Temporary error: ${e.message}, retrying...`);
    }

    await sleep(10000);
  }

  // Step 3: Download the video to output directory
  console.log(`\nDownloading video to ./output/${videoId}.mp4...`);

  const outputDir = "./output";
  if (!fs.existsSync(outputDir)) {
    fs.mkdirSync(outputDir, { recursive: true });
  }

  const videoResponse = await fetch(`${baseUrl}/videos/${videoId}/content`, {
    headers: {
      Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
    },
  });

  const outputPath = path.join(outputDir, `${videoId}.mp4`);
  const videoBuffer = Buffer.from(await videoResponse.arrayBuffer());
  fs.writeFileSync(outputPath, videoBuffer);

  if (fs.existsSync(outputPath)) {
    const stats = fs.statSync(outputPath);
    console.log(`Video saved to ${outputPath}`);
    console.log(`File size: ${stats.size} bytes`);
  } else {
    console.log("Failed to download video");
    process.exit(1);
  }
}

main().catch(console.error);