Does Sora 2 Pro generate synchronized audio with video?

Ja, Sora 2 Pro genererer videoframes sammen med synkroniseret lyd, inklusive dialog, baggrundslyd og lydeffekter—ikke produceret separat, men som en samlet output.

What resolution and duration does Sora 2 Pro support?

Sora 2 Pro understøtter op til 1080p-opløsning. Den er optimeret til kortklip i høj kvalitet, typisk i området fra ensifrede til lavt tocifrede sekunder for maksimal fidelitet.

How does Sora 2 Pro differ from standard Sora 2?

Sora 2 Pro er finjusteret til højere visuel kvalitet, håndterer sværere optagelser (komplekse bevægelser, okklusion, fysiske interaktioner) og opretholder længere konsistens pr. scene—på bekostning af længere rendertider.

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

Ja, Sora 2 Pro understøtter input_reference-workflows, hvor JPEG/PNG/WEBP-billeder fungerer som ankre for kompositionen til at styre den genererede videos startframe eller stil.

Does Sora 2 Pro support likeness injection (cameos)?

Ja, Sora 2 Pro kan indsætte en brugers indfangede udseende i genererede scener. OpenAI har indbyggede samtykke-workflows og tilbagekaldelsesmekanismer for at imødegå privatlivs- og misbrugsrisici.

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

Benchmark-tests viser, at Sora 2 Pro i gennemsnit bruger cirka 2.1 minutter på et 20-sekunders 1080p-klip. Pro prioriterer kvalitet over hastighed, så forvent længere rendertider end standard Sora 2.

What physics improvements does Sora 2 Pro offer?

Sora 2 Pro forbedrer objektpermanens og bevægelsesfidelitet—impuls, opdrift og fysiske interaktioner fremstår mere realistiske med færre 'teleportations'-artefakter, som var almindelige i tidligere videomodeller.

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

Vælg Sora 2 Pro for integration med OpenAI-økosystemet, likeness-injektion og komplekse fysiske scener. Veo 3 kan tilbyde hurtigere generering og en anden prissætning—vurder ud fra dine latens- og budgetbehov.

Overkommelig Sora 2 Pro API | text-to-video

Nøglefunktioner

Multimodal generering (video + lyd) — Sora-2-Pro genererer videobilleder sammen med synkroniseret lyd (dialog, baggrundslyd, SFX) i stedet for at producere video og lyd separat.
Højere kvalitet / “Pro”-niveau — optimeret til højere visuel kvalitet, mere krævende optagelser (kompleks bevægelse, okklusion og fysiske interaktioner) samt længere konsistens pr. scene end Sora-2 (ikke-Pro). Det kan tage længere tid at rendere end standardmodellen Sora-2.
Fleksibelt input — understøtter rene tekstprompter og kan modtage inputbilleder eller referencebilleder for at styre kompositionen (input_reference-workflows).
Cameos / indsættelse af lighed — kan indsætte en brugers indfangede lighed i genererede scener med samtykke-workflows i appen.
Fysisk plausibilitet: forbedret objektpermanens og bevægelsestroværdighed (f.eks. momentum, opdrift), hvilket reducerer urealistiske “teleporterings”-artefakter, som var almindelige i tidligere systemer.
Kontrollerbarhed: understøtter strukturerede prompter og instruktioner på optagelsesniveau, så skabere kan specificere kamera, belysning og sekvenser med flere optagelser.

Tekniske detaljer og integrationsflade

Modelfamilie: Sora 2 (base) og Sora 2 Pro (variant i høj kvalitet).
Inputmodaliteter: tekstprompter, billedreference og kort optaget cameo-video/lyd til lighed.
Outputmodaliteter: kodet video (med lyd) — parametre eksponeres via /v1/videos-endpoints (modelvalg via model: "sora-2-pro"). API-fladen følger OpenAI’s video-endpointfamilie til create/retrieve/list/delete-operationer.

Træning og arkitektur (offentlig opsummering): OpenAI beskriver Sora 2 som trænet på storskala videodata med eftertræning for at forbedre verdenssimulation; detaljer (modelstørrelse, præcise datasæt og tokenisering) er ikke offentligt opregnet i detaljer linje for linje. Forvent tung compute, specialiserede videotokenizere/-arkitekturer og multimodale aligneringskomponenter.

API-endpoints og workflow: viser et jobbaseret workflow: indsend en POST-oprettelsesanmodning (model="sora-2-pro"), modtag et job-id eller en lokation, og poll derefter eller vent på færdiggørelse og download de resulterende filer. Almindelige parametre i offentliggjorte eksempler omfatter prompt, seconds/duration, size/resolution og input_reference til billedstyrede starter.

Typiske parametre :

model: "sora-2-pro"
prompt: naturlig sproglig scenebeskrivelse, eventuelt med dialogsignaler
seconds / duration: mållængde for klippet (Pro understøtter den højeste kvalitet inden for tilgængelige varigheder)
size / resolution: rapporter fra fællesskabet indikerer, at Pro understøtter op til 1080p i mange anvendelser.

Indholdsinput: billedfiler (JPEG/PNG/WEBP) kan leveres som et billede eller en reference; når de bruges, bør billedet matche målopløsningen og fungere som et kompositionsanker.

Renderingadfærd: Pro er optimeret til at prioritere frame-til-frame-kohærens og realistisk fysik; dette indebærer typisk længere beregningstid og højere omkostning pr. klip end ikke-Pro-varianter.

Benchmark-ydeevne

Kvalitative styrker: OpenAI har forbedret realisme, fysikkonsistens og synkroniseret lyd** sammenlignet med tidligere videomodeller. Andre VBench-resultater indikerer, at Sora-2 og afledte modeller ligger i toppen eller tæt på toppen blandt nutidige lukkede modeller og temporal kohærens.

Uafhængig timing/gennemløb (eksempel-benchmark): Sora-2-Pro havde i gennemsnit ~2,1 minutter for 20-sekunders 1080p-klip i én sammenligning, mens en konkurrent (Runway Gen-3 Alpha Turbo) var hurtigere (~1,7 minutter) på samme opgave — afvejningen er kvalitet kontra renderforsinkelse og platformoptimering.

Begrænsninger (praktiske og sikkerhedsmæssige)

Ikke perfekt fysik/konsistens — forbedret, men ikke fejlfri; artefakter, unaturlig bevægelse eller lydsynkroniseringsfejl kan stadig forekomme.
Varigheds- og beregningsbegrænsninger — lange klip er beregningstunge; mange praktiske workflows begrænser klip til korte varigheder (f.eks. enkeltcifrede til lave tocifrede sekunder for output i høj kvalitet).
Privatlivs- / samtykkerisici — indsættelse af lighed (“cameos”) medfører samtykke- og mis-/desinformationsrisici; OpenAI har eksplicitte sikkerhedskontroller og tilbagekaldelsesmekanismer i appen, men ansvarlig integration er påkrævet.
Omkostninger og latenstid — rendering i Pro-kvalitet kan være dyrere og langsommere end lettere modeller eller konkurrenter; tag højde for fakturering pr. sekund/pr. rendering og køtid.
Sikkerhedsfiltrering af indhold — generering af skadeligt eller ophavsretligt beskyttet indhold er begrænset; modellen og platformen omfatter sikkerhedslag og moderering.

Typiske og anbefalede anvendelsestilfælde

Anvendelsestilfælde:

Marketing- og annonceprototyper — skab hurtigt filmiske proof of concepts.
Prævisualisering — storyboards, kamerablokering, visualisering af optagelser.
Kort indhold til sociale medier — stiliserede klip med synkroniseret dialog og SFX.
Sådan får du adgang til Sora 2 Pro API

Trin 1: Tilmeld dig for at få en API-nøgle

Log ind på cometapi.com. Hvis du endnu ikke er bruger hos os, skal du først registrere dig. Log ind på din CometAPI-konsol. Hent adgangsoplysningerne, dvs. interfacets API-nøgle. Klik på “Add Token” under API-token i det personlige center, hent token-nøglen: sk-xxxxx, og indsend den.

cometapi-key

Trin 2: Send anmodninger til Sora 2 Pro API

Vælg endpointet “sora-2-pro” for at sende API-anmodningen og angiv request body. Anmodningsmetoden og request body findes i vores API-dokumentation på websitet. Vores website tilbyder også Apifox-test for nemheds skyld. Erstat <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøgle fra din konto. base url er den officielle Create video

Indsæt dit spørgsmål eller din anmodning i content-feltet — det er dette, modellen vil svare på. Behandl API-responsen for at få det genererede svar.

Trin 3: Hent og verificer resultater

Behandl API-responsen for at få det genererede svar. Efter behandling svarer API’et med opgavestatus og outputdata.

Intern træning / simulation — generer scenarievisualiseringer til RL- eller robotforskning (med omtanke).
Kreativ produktion — når det kombineres med menneskelig redigering (sammensyning af korte klip, grading, udskiftning af lyd).

Priser for Sora 2 Pro

Udforsk konkurrencedygtige priser for Sora 2 Pro, designet til at passe til forskellige budgetter og brugsbehov. Vores fleksible planer sikrer, at du kun betaler for det, du bruger, hvilket gør det nemt at skalere, efterhånden som dine krav vokser. Opdag hvordan Sora 2 Pro kan forbedre dine projekter, mens omkostningerne holdes håndterbare.

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

Eksempelkode og API til Sora 2 Pro

Sora-2-pro er OpenAIs flagskibsmodel til generering af video og lyd, designet til at skabe korte, højrealistiske videoklip med synkroniseret dialog, lydeffekter og stærkere fysik- og verdenssimulering end tidligere videomodeller. Den er positioneret som "Pro"-varianten i højere kvalitet, tilgængelig for betalende brugere og via API'et til programmatisk generering. Modellen lægger vægt på kontrollerbarhed, tidsmæssig sammenhæng og lydsynkronisering til filmiske og sociale brugsscenarier.

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);