Does Sora 2 Pro generate synchronized audio with video?

Ja, Sora 2 Pro generiert Videoframes zusammen mit synchronisiertem Audio, einschließlich Dialog, Umgebungsgeräuschen und Soundeffekten—nicht getrennt erzeugt, sondern als einheitliche Ausgabe.

What resolution and duration does Sora 2 Pro support?

Sora 2 Pro unterstützt Auflösungen bis zu 1080p. Es ist für hochwertige Kurzclips optimiert, typischerweise im einstelligen bis niedrigen zweistelligen Sekundenbereich für maximale Detailtreue.

How does Sora 2 Pro differ from standard Sora 2?

Sora 2 Pro ist auf höhere visuelle Detailtreue abgestimmt, bewältigt schwierigere Aufnahmen (komplexe Bewegungen, Okklusion, physische Interaktionen) und hält eine länger anhaltende Konsistenz pro Szene aufrecht—auf Kosten längerer Renderzeiten.

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

Ja, Sora 2 Pro unterstützt input_reference-Workflows, bei denen JPEG/PNG/WEBP-Bilder als Kompositionsanker dienen, um das Startbild oder den Stil des generierten Videos zu steuern.

Does Sora 2 Pro support likeness injection (cameos)?

Ja, Sora 2 Pro kann das erfasste Abbild eines Nutzers in generierte Szenen einfügen. OpenAI verfügt über integrierte Einwilligungs-Workflows und Widerrufsmechanismen, um Datenschutz- und Missbrauchsrisiken zu adressieren.

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

Benchmark-Tests zeigen, dass Sora 2 Pro im Durchschnitt etwa 2.1 Minuten für einen 20-Sekunden-1080p-Clip benötigt. Sora 2 Pro priorisiert Qualität vor Geschwindigkeit, daher sind längere Renderzeiten als bei Standard Sora 2 zu erwarten.

What physics improvements does Sora 2 Pro offer?

Sora 2 Pro verbessert Objektpermanenz und Bewegungstreue—Impuls, Auftrieb und physische Interaktionen wirken realistischer, mit weniger 'teleporting'-Artefakten, die bei früheren Videomodellen häufig waren.

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

Wählen Sie Sora 2 Pro wegen der Integration in das OpenAI-Ökosystem, der Likeness-Injection und komplexer physischer Szenen. Veo 3 kann eine schnellere Generierung und eine andere Preisgestaltung bieten—bewerten Sie dies anhand Ihrer Latenz- und Budgetanforderungen.

Kimi K3 is now live on CometAPI →

Sora 2 Pro

Pro Sekunde:$0.24

Veröffentlicht:May 31, 2026

Sora 2 Pro ist unser fortschrittlichstes und leistungsstärkstes Modell zur Mediengenerierung, das Videos mit synchronisiertem Audio generieren kann. Es kann aus natürlicher Sprache oder Bildern detaillierte, dynamische Videoclips generieren.

Neu

Kommerzielle Nutzung

Playground für Sora 2 Pro

Erkunden Sie Sora 2 Pro's Playground — eine interaktive Umgebung zum Testen von Modellen und Ausführen von Abfragen in Echtzeit. Probieren Sie Prompts aus, passen Sie Parameter an und iterieren Sie sofort, um die Entwicklung zu beschleunigen und Anwendungsfälle zu validieren.

Hauptfunktionen

Multimodale Generierung (Video + Audio) — Sora-2-Pro erzeugt Videoframes zusammen mit synchronisiertem Audio (Dialog, Umgebungsgeräusche, SFX), statt Video und Audio getrennt zu produzieren.
Höhere Wiedergabetreue / „Pro“-Stufe — abgestimmt auf höhere visuelle Wiedergabetreue, anspruchsvollere Aufnahmen (komplexe Bewegung, Okklusion und physische Interaktionen) und längere Konsistenz pro Szene als Sora-2 (Non-Pro). Das Rendern kann länger dauern als beim Standardmodell Sora-2.
Vielseitige Eingaben — unterstützt reine Textprompts und kann Eingabebilder bzw. Referenzbilder akzeptieren, um die Komposition zu steuern (input_reference-Workflows).
Cameos / Abbild-Einbindung — kann mit Einwilligungs-Workflows in der App das aufgezeichnete Abbild eines Nutzers in generierte Szenen einfügen.
Physikalische Plausibilität: verbesserte Objektpermanenz und Bewegungstreue (z. B. Impuls, Auftrieb) reduzieren unrealistische „Teleportations“-Artefakte, die in früheren Systemen häufig waren.
Steuerbarkeit: unterstützt strukturierte Prompts und Anweisungen auf Shot-Ebene, sodass Kreative Kamera, Beleuchtung und Multi-Shot-Sequenzen spezifizieren können.

Technische Details & Integrationsoberfläche

Modellfamilie: Sora 2 (Basis) und Sora 2 Pro (hochwertige Variante).
Eingabemodalitäten: Textprompts, Bildreferenz sowie kurz aufgezeichnetes Cameo-Video/Audio für Abbild.
Ausgabemodalitäten: kodiertes Video (mit Audio) — Parameter werden über die Endpunkte /v1/videos bereitgestellt (Modellauswahl über model: "sora-2-pro"). API-Oberfläche folgt der Videos-Endpoint-Familie von OpenAI für Erstellen/Abrufen/Auflisten/Löschen-Operationen.

Training & Architektur (öffentliche Zusammenfassung): OpenAI beschreibt Sora 2 als auf großmaßstäblichen Videodaten trainiert, mit Nachtraining zur Verbesserung der Weltsimulation; Details (Modellgröße, genaue Datensätze und Tokenisierung) werden nicht in allen Einzelheiten öffentlich aufgelistet. Es ist mit hohem Rechenaufwand, spezialisierten Video-Tokenizern/Architekturen und multimodalen Alignment-Komponenten zu rechnen.

API-Endpunkte & Workflow: es wird ein jobbasierter Workflow beschrieben: eine POST-Erstellungsanfrage einreichen (model="sora-2-pro"), eine Job-ID oder einen Speicherort erhalten, dann pollen oder auf die Fertigstellung warten und die resultierenden Datei(en) herunterladen. In veröffentlichten Beispielen zählen zu den üblichen Parametern prompt, seconds/duration, size/resolution sowie input_reference für bildgestützte Starts.

Typische Parameter :

model: "sora-2-pro"
prompt: Szenenbeschreibung in natürlicher Sprache, optional mit Dialoghinweisen
seconds / duration: Zielclip-Länge ( Pro unterstützt die höchste Qualität innerhalb der verfügbaren Laufzeiten)
size / resolution: Community-Berichte deuten darauf hin, dass Pro in vielen Anwendungsfällen bis zu 1080p unterstützt.

Inhaltseingaben: Bilddateien (JPEG/PNG/WEBP) können als Frame oder Referenz bereitgestellt werden; wenn verwendet, sollte das Bild der Zielauflösung entsprechen und als Kompositionsanker dienen.

Rendering-Verhalten: Pro ist darauf abgestimmt, Bild-zu-Bild-Kohärenz und realistische Physik zu priorisieren; das bedeutet typischerweise längere Rechenzeiten und höhere Kosten pro Clip als bei Non-Pro-Varianten.

Benchmark-Leistung

Qualitative Stärken: OpenAI hat Realismus, physikalische Konsistenz und synchronisierten Audio** gegenüber früheren Videomodellen verbessert. Andere VBench-Ergebnisse deuten darauf hin, dass Sora-2 und Ableitungen bei zeitlicher Kohärenz unter aktuellen Closed-Source-Modellen an oder nahe der Spitze liegen.

Unabhängige Zeit-/Durchsatzmessung (Beispiel-Benchmark): Sora-2-Pro lag im Mittel bei ~2.1 minutes für 20-second 1080p clips in einem Vergleich, während ein Wettbewerber (Runway Gen-3 Alpha Turbo) auf derselben Aufgabe schneller war (~1.7 minutes) — der Trade-off liegt zwischen Qualität, Renderlatenz und Plattformoptimierung.

Einschränkungen (praktisch & Sicherheit)

Nicht perfekte Physik/Konsistenz — verbessert, aber nicht makellos; Artefakte, unnatürliche Bewegungen oder Audio-Sync-Fehler können weiterhin auftreten.
Dauer- & Rechenbeschränkungen — lange Clips sind rechenintensiv; viele praktische Workflows begrenzen Clips auf kurze Laufzeiten (z. B. im einstelligen bis niedrigen zweistelligen Sekundenbereich für hochwertige Ausgaben).
Datenschutz-/Einwilligungsrisiken — die Einbindung von Abbildern („Cameos“) birgt Risiken hinsichtlich Einwilligung sowie Miss-/Desinformation; OpenAI hat explizite Sicherheitskontrollen und Widerrufsmechanismen in der App, dennoch ist eine verantwortungsvolle Integration erforderlich.
Kosten & Latenz — Pro-Qualitäts-Renderings können teurer und langsamer sein als leichtere Modelle oder Wettbewerber; berücksichtigen Sie Abrechnung pro Sekunde/pro Render sowie Warteschlangen.
Sicherheits-Content-Filterung — die Generierung schädlicher oder urheberrechtlich geschützter Inhalte ist eingeschränkt; Modell und Plattform enthalten Sicherheitsebenen und Moderation.

Typische und empfohlene Anwendungsfälle

Anwendungsfälle:

Marketing- & Anzeigen-Prototypen — schnelle Erstellung filmischer Machbarkeitsnachweise.
Previsualisierung — Storyboards, Camera Blocking, Shot-Visualisierung.
Kurzer Social-Content — stilisierte Clips mit synchronisiertem Dialog und SFX.
Wie man auf die Sora 2 Pro API zugreift

Schritt 1: Für API-Schlüssel registrieren

Log in to cometapi.com. If you are not our user yet, please register first. Sign into your CometAPI console. Get the access credential API key of the interface. Click “Add Token” at the API token in the personal center, get the token key: sk-xxxxx and submit.

cometapi-key

Schritt 2: Anfragen an die Sora 2 Pro API senden

Select the “sora-2-pro” endpoint to send the API request and set the request body. The request method and request body are obtained from our website API doc. Our website also provides Apifox test for your convenience. Replace <YOUR_API_KEY> with your actual CometAPI key from your account. base url is office Create video

Insert your question or request into the content field—this is what the model will respond to . Process the API response to get the generated answer.

Schritt 3: Ergebnisse abrufen und verifizieren

Process the API response to get the generated answer. After processing, the API responds with the task status and output data.

Interne Trainings/Simulation — Szenario-Visuals für RL- oder Robotikforschung generieren (mit Vorsicht).
Kreative Produktion — in Kombination mit menschlicher Bearbeitung (Kurzclips zusammensetzen, graden, Audio ersetzen).

FAQ

Preise für Sora 2 Pro

Entdecken Sie wettbewerbsfähige Preise für Sora 2 Pro, die für verschiedene Budgets und Nutzungsanforderungen konzipiert sind. Unsere flexiblen Tarife stellen sicher, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen, und erleichtern die Skalierung entsprechend Ihren wachsenden Anforderungen. Erfahren Sie, wie Sora 2 Pro Ihre Projekte verbessern kann, während die Kosten überschaubar bleiben.

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

Beispielcode und API für Sora 2 Pro

Sora-2-pro ist OpenAIs Flaggschiffmodell zur Video- und Audiogenerierung, das darauf ausgelegt ist, kurze, hochrealistische Videoclips mit synchronisierten Dialogen, Soundeffekten und einer im Vergleich zu früheren Videomodellen stärkeren Physik-/Weltsimulation zu erstellen. Es ist als hochwertigere "Pro"-Variante positioniert, die zahlenden Nutzern sowie über die API für die programmatische Generierung zur Verfügung steht. Das Modell legt den Schwerpunkt auf Steuerbarkeit, zeitliche Kohärenz und Audiosynchronisation für filmische und soziale Anwendungsfälle.

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);