Does Sora 2 Pro generate synchronized audio with video?

نعم، يقوم Sora 2 Pro بتوليد إطارات الفيديو مع صوت متزامن يتضمن الحوار، والأصوات المحيطة، والمؤثرات الصوتية—ليس مُنتَجًا بشكل منفصل بل كمخرج موحّد.

What resolution and duration does Sora 2 Pro support?

يدعم Sora 2 Pro دقة تصل إلى 1080p. وهو مُحسَّن للمقاطع القصيرة عالية الجودة، وعادةً في حدود ثوانٍ قليلة إلى بضع عشرات من الثواني لتحقيق أقصى درجة من الدقة.

How does Sora 2 Pro differ from standard Sora 2?

تمت معايرة Sora 2 Pro لتحقيق وفاء بصري أعلى، وهو يتعامل مع اللقطات الأصعب (الحركة المعقدة، والحجب، والتفاعلات الفيزيائية)، ويحافظ على اتساق أطول على مستوى المشهد—ولكن على حساب أزمنة تصيير أطول.

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

نعم، يدعم Sora 2 Pro مسارات input_reference حيث تعمل صور JPEG/PNG/WEBP كنقاط ارتكاز تكوينية لتوجيه الإطار الافتتاحي أو الأسلوب للفيديو المُولَّد.

Does Sora 2 Pro support likeness injection (cameos)?

نعم، يمكن لـ Sora 2 Pro إدراج تشابه المستخدم الملتقط في مشاهد مُولَّدة. لدى OpenAI مسارات موافقة مدمجة وآليات إلغاء لمعالجة مخاطر الخصوصية وسوء الاستخدام.

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

تُظهر الاختبارات المعيارية أن Sora 2 Pro يستغرق في المتوسط حوالي 2.1 دقيقة لمقطع مدته 20 ثانية بدقة 1080p. يفضّل Pro الجودة على السرعة، لذا توقّع أزمنة تصيير أطول من Sora 2 القياسي.

What physics improvements does Sora 2 Pro offer?

يحسّن Sora 2 Pro ثبات الكائنات ودقة الحركة—فتظهر 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، وإدراج التشابه، والمشاهد الفيزيائية المعقّدة. قد يوفّر Veo 3 توليدًا أسرع وتسعيرًا مختلفًا—قيّم الخيار بناءً على متطلباتك من حيث زمن الاستجابة والميزانية.

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

الميزات الرئيسية

التوليد متعدد الوسائط (فيديو + صوت) — يقوم Sora-2-Pro بإنشاء إطارات الفيديو مع صوت متزامن (حوار، صوت محيطي، مؤثرات صوتية) بدلًا من إنتاج الفيديو والصوت كلٌّ على حدة.
دقة أعلى / فئة “Pro” — تم ضبطه لتحقيق جودة بصرية أعلى، ولقطات أصعب (حركة معقدة، حجب، وتفاعلات فيزيائية)، واتساق أطول داخل المشهد الواحد مقارنةً بـ Sora-2 (غير Pro). وقد يستغرق التصيير وقتًا أطول من نموذج Sora-2 القياسي.
مرونة في الإدخال — يدعم المطالبات النصية البحتة، ويمكنه قبول إطارات صور مُدخلة أو صور مرجعية لتوجيه التكوين (سير عمل input_reference).
الإدراجات / حقن الشبه — يمكنه إدراج شبه المستخدم الملتقط داخل المشاهد المُولدة مع مسارات موافقة داخل التطبيق.
المعقولية الفيزيائية: تحسين ثبات الأجسام ودقة الحركة (مثل الزخم والطفو)، مما يقلل من العيوب غير الواقعية مثل “الانتقال الفوري” الشائعة في الأنظمة السابقة.
إمكانية التحكم: يدعم المطالبات المنظمة وتوجيهات على مستوى اللقطة بحيث يمكن للمبدعين تحديد الكاميرا والإضاءة وتسلسلات متعددة اللقطات.

التفاصيل التقنية وسطح التكامل

عائلة النموذج: Sora 2 (الأساسي) و Sora 2 Pro (النسخة عالية الجودة).
أنماط الإدخال: مطالبات نصية، وصور مرجعية، وفيديو/صوت قصير مسجل للظهور الشبيه.
أنماط الإخراج: فيديو مُرمّز (مع صوت) — يتم إتاحة المعلمات عبر نقاط النهاية /v1/videos (اختيار النموذج عبر model: "sora-2-pro"). سطح API يتبع عائلة نقاط نهاية الفيديو الخاصة بـ OpenAI لعمليات الإنشاء/الاسترجاع/الإدراج/الحذف.

التدريب والبنية (ملخص عام): تصف OpenAI أن Sora 2 قد دُرّب على بيانات فيديو واسعة النطاق مع تدريب لاحق لتحسين محاكاة العالم؛ أما التفاصيل الدقيقة (حجم النموذج، ومجموعات البيانات الدقيقة، والترميز) فلم تُنشر علنًا بشكل مفصل سطرًا بسطر. توقّع حوسبة كثيفة، ومقسّمات/بُنى متخصصة للفيديو، ومكونات محاذاة متعددة الوسائط.

نقاط نهاية API وسير العمل: تُظهر سير عمل قائمًا على المهام: أرسل طلب إنشاء POST (model="sora-2-pro")، وتلقَّ معرّف مهمة أو موقعًا، ثم استطلع الحالة أو انتظر الاكتمال ونزّل الملف (الملفات) الناتج. تتضمن المعلمات الشائعة في الأمثلة المنشورة prompt، وseconds/duration، وsize/resolution، وinput_reference لبدء موجّه بالصور.

المعلمات النموذجية :

model: "sora-2-pro"
prompt: وصف مشهد باللغة الطبيعية، اختياريًا مع إشارات إلى الحوار
seconds / duration: طول المقطع المستهدف (يدعم Pro أعلى جودة ضمن المدد المتاحة)
size / resolution: تشير تقارير المجتمع إلى أن Pro يدعم حتى 1080p في العديد من حالات الاستخدام.

مدخلات المحتوى: يمكن توفير ملفات الصور (JPEG/PNG/WEBP) كإطار أو مرجع؛ وعند استخدامها، ينبغي أن تطابق الصورة الدقة المستهدفة وأن تعمل كمرساة للتكوين.

سلوك التصيير: تم ضبط Pro لإعطاء الأولوية للاتساق بين الإطارات والفيزياء الواقعية؛ وهذا يعني عادةً وقت حوسبة أطول وتكلفة أعلى لكل مقطع مقارنةً بالنسخ غير Pro.

أداء المقارنة المعيارية

نقاط القوة النوعية: حسّنت OpenAI الواقعية واتساق الفيزياء والصوت المتزامن** مقارنةً بنماذج الفيديو السابقة. وتشير نتائج VBench الأخرى إلى أن Sora-2 ومشتقاته تقع عند القمة أو بالقرب منها بين الأنظمة المعاصرة مغلقة المصدر ومن حيث الاتساق الزمني.

التوقيت/الإنتاجية المستقلة (مثال معياري): حقق Sora-2-Pro متوسط ~2.1 دقيقة لمقاطع 1080p مدتها 20 ثانية في إحدى المقارنات، بينما كان أحد المنافسين (Runway Gen-3 Alpha Turbo) أسرع (~1.7 دقيقة) في المهمة نفسها — والمفاضلات هنا بين الجودة وزمن التصيير وتحسينات المنصة.

القيود (العملية والسلامة)

الفيزياء/الاتساق ليسا مثاليين — تحسن الأداء لكنه ليس بلا عيوب؛ فلا تزال العيوب البصرية، أو الحركة غير الطبيعية، أو أخطاء مزامنة الصوت ممكنة.
قيود المدة والحوسبة — المقاطع الطويلة تستهلك حوسبة كبيرة؛ ولذلك تحدّ كثير من سير العمل العملية من المقاطع إلى مدد قصيرة (مثل بضع ثوانٍ إلى عشرات الثواني المنخفضة للمخرجات عالية الجودة).
مخاطر الخصوصية / الموافقة — يثير حقن الشبه (“cameos”) مخاطر تتعلق بالموافقة وسوء/تضليل المعلومات؛ ولدى OpenAI ضوابط أمان وآليات إلغاء صريحة داخل التطبيق، لكن يتطلب الأمر تكاملًا مسؤولًا.
التكلفة وزمن الانتظار — قد تكون التصييرات بجودة Pro أغلى وأبطأ من النماذج الأخف أو المنافسين؛ لذا ضع في الحسبان الفوترة لكل ثانية/لكل تصيير والاصطفاف.
تصفية محتوى السلامة — يُقيَّد إنشاء المحتوى الضار أو المحمي بحقوق النشر؛ ويتضمن النموذج والمنصة طبقات أمان وإشراف.

حالات الاستخدام النموذجية والموصى بها

حالات الاستخدام:

نماذج أولية للتسويق والإعلانات — إنشاء مفاهيم سينمائية أولية بسرعة.
التصور المسبق — لوحات القصة، وتخطيط الكاميرا، وتصور اللقطات.
محتوى اجتماعي قصير — مقاطع منسقة مع حوار ومؤثرات صوتية متزامنة.
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، فيُرجى التسجيل أولًا. سجّل الدخول إلى لوحة CometAPI الخاصة بك. احصل على بيانات اعتماد الوصول، أي مفتاح API الخاص بالواجهة. انقر على “Add Token” في قسم API token في المركز الشخصي، واحصل على مفتاح الرمز: sk-xxxxx ثم أرسله.

cometapi-key

الخطوة 2: إرسال الطلبات إلى Sora 2 Pro API

اختر نقطة النهاية “sora-2-pro” لإرسال طلب API واضبط نص الطلب. يتم الحصول على طريقة الطلب ونص الطلب من وثائق API في موقعنا. كما يوفّر موقعنا اختبار Apifox لراحتك. استبدل <YOUR_API_KEY> بمفتاح CometAPI الفعلي من حسابك. عنوان base url هو الصفحة الرسمية Create video

أدخل سؤالك أو طلبك في حقل content — فهذا هو ما سيرد عليه النموذج. عالج استجابة API للحصول على الإجابة المُولدة.

الخطوة 3: استرجاع النتائج والتحقق منها

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

التدريب/المحاكاة الداخلية — إنشاء صور سيناريوهات لأبحاث RL أو الروبوتات (بحذر).
الإنتاج الإبداعي — عند دمجه مع التحرير البشري (وصل المقاطع القصيرة، والتدريج اللوني، واستبدال الصوت).

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 OpenAI الرائد لتوليد الفيديو + الصوت، وقد صُمم لإنشاء مقاطع فيديو قصيرة شديدة الواقعية مع حوار متزامن ومؤثرات صوتية ومحاكاة فيزيائية/للعالم أقوى من نماذج الفيديو السابقة. ويُطرح بوصفه إصدار "Pro" الأعلى جودة، والمتاح للمستخدمين الذين يدفعون رسومًا وعبر واجهة API للتوليد البرمجي. ويؤكد النموذج على قابلية التحكم، والاتساق الزمني، ومزامنة الصوت لحالات الاستخدام السينمائية وعلى منصات التواصل الاجتماعي.

Curl
Python
JavaScript

# 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);