Does Sora 2 Pro generate synchronized audio with video?

Ja, Sora 2 Pro erzeugt Videobilder zusammen mit synchronisiertem Audio, einschließlich Dialogen, Umgebungsgeräuschen und Soundeffekten – nicht separat 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 kurze Clips optimiert, typischerweise im einstelligen bis niedrigen zweistelligen Sekundenbereich, um maximale Qualität zu erreichen.

How does Sora 2 Pro differ from standard Sora 2?

Sora 2 Pro ist auf höhere visuelle Qualität abgestimmt, bewältigt anspruchsvollere Aufnahmen (komplexe Bewegungen, Verdeckungen, physische Interaktionen) und sorgt für eine längere Konsistenz pro Szene – 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 erzeugten 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 begegnen.

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

Benchmark-Tests zeigen, dass Sora 2 Pro für einen 20-sekündigen 1080p-Clip im Durchschnitt etwa 2,1 Minuten benötigt. 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 Objektbeständigkeit und Bewegungsgenauigkeit – Impuls, Auftrieb und physische Interaktionen wirken realistischer, mit weniger in früheren Videomodellen üblichen „Teleportations“-Artefakten.

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

Wähle Sora 2 Pro für die Integration in das OpenAI-Ökosystem, Likeness Injection und komplexe physische Szenen. Veo 3 bietet möglicherweise schnellere Generierung und andere Preise – bewerte dies anhand deiner Anforderungen an Latenz und Budget.

Erschwingliche Sora 2 Pro API | text-to-video

Hauptfunktionen

Multimodale Generierung (Video + Audio) — Sora-2-Pro erzeugt Videoframes zusammen mit synchronisiertem Audio (Dialog, Umgebungsgeräusche, SFX), anstatt 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). Es kann länger rendern als das Standardmodell Sora-2.
Eingabevielfalt — unterstützt reine Textprompts und kann Eingabebild-Frames oder Referenzbilder akzeptieren, um die Komposition zu steuern (input_reference-Workflows).
Cameos/Einfügen des Nutzer-Abbilds — kann das vom Nutzer erfasste Abbild mit Einwilligungs-Workflows in der App in generierte Szenen einfügen.
Physikalische Plausibilität: verbesserte Objektpermanenz und Bewegungstreue (z. B. Impuls, Auftrieb), wodurch unrealistische „Teleportations“-Artefakte reduziert werden, die bei früheren Systemen häufig waren.
Steuerbarkeit: unterstützt strukturierte Prompts und Regieanweisungen auf Shot-Ebene, sodass Ersteller 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 das Abbild.
Ausgabemodalitäten: codiertes Video (mit Audio) — Parameter sind über /v1/videos-Endpunkte verfügbar (Modellauswahl via model: "sora-2-pro"). API-Oberfläche folgt der Videos-Endpoint-Familie von OpenAI für Create/Retrieve/List/Delete-Operationen.

Training & Architektur (öffentliche Zusammenfassung): OpenAI beschreibt Sora 2 als auf großskaligen Videodaten trainiert, mit Post-Training zur Verbesserung der Weltsimulation; Spezifika (Modellgröße, genaue Datensätze und Tokenisierung) werden nicht in Einzeldarstellung veröffentlicht. Es ist mit hohem Rechenaufwand, spezialisierten Video-Tokenizer-/Architekturen und multimodalen Alignment-Komponenten zu rechnen.

API-Endpunkte & Workflow: ein Job-basierter Workflow: Senden Sie eine POST-Erstellungsanfrage (model="sora-2-pro"), erhalten Sie eine Job-ID oder Location, dann pollen oder auf den Abschluss warten und die resultierenden Datei(en) herunterladen. Gängige Parameter in veröffentlichten Beispielen umfassen prompt, seconds/duration, size/resolution und input_reference für bildgeführte Starts.

Typische Parameter:

model: "sora-2-pro"
prompt: Beschreibung der Szene in natürlicher Sprache, optional mit Dialoghinweisen
seconds / duration: Ziel-Cliplänge (Pro unterstützt die höchste Qualität in den verfügbaren Dauerstufen)
size / resolution: Community-Berichte deuten darauf hin, dass Pro in vielen Anwendungsfällen bis zu 1080p unterstützt.

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

Renderverhalten: Pro ist auf Bild-für-Bild-Kohärenz und realistische Physik getrimmt; dies führt typischerweise zu längerer Rechenzeit und höheren Kosten pro Clip als bei Non-Pro-Varianten.

Benchmark-Leistung

Qualitative Stärken: OpenAI verbesserte Realismus, physikalische Konsistenz und synchronisiertes Audio** im Vergleich zu früheren Videomodellen. Andere VBench-Ergebnisse deuten darauf hin, dass Sora-2 und Ableitungen an der Spitze oder nahe der Spitze zeitgenössischer geschlossener Systeme und zeitlicher Kohärenz liegen.

Unabhängige Zeit-/Durchsatzmessung (Beispiel-Benchmark): Sora-2-Pro benötigte im Mittel ~2.1 Minuten für 20-sekündige 1080p-Clips in einem Vergleich, während ein Wettbewerber (Runway Gen-3 Alpha Turbo) auf derselben Aufgabe schneller war (~1.7 Minuten) — Abwägungen zwischen Qualität, Renderlatenz und Plattformoptimierung.

Einschränkungen (Praxis & Sicherheit)

Nicht perfekte Physik/Konsistenz — verbessert, aber nicht fehlerfrei; Artefakte, unnatürliche Bewegungen oder Audio-Sync-Fehler können weiterhin auftreten.
Dauer- & Rechenbeschränkungen — lange Clips sind rechenintensiv; viele praktische Workflows begrenzen Clips auf kurze Dauern (z. B. ein- bis niedrige zweistellige Sekunden für hochwertige Ausgaben).
Datenschutz-/Einwilligungsrisiken — das Einfügen von Nutzerabbildern („Cameos“) birgt Einwilligungs- und Desinformationsrisiken; OpenAI hat explizite Sicherheitskontrollen und Widerrufsmechanismen in der App, dennoch ist eine verantwortungsvolle Integration erforderlich.
Kosten & Latenz — Pro-Qualität kann teurer und langsamer sein als leichtere Modelle oder Wettbewerber; berücksichtigen Sie Abrechnung pro Sekunde/Render und Warteschlangen.
Inhaltsmoderation — die Erzeugung schädlicher oder urheberrechtlich geschützter Inhalte ist eingeschränkt; Modell und Plattform beinhalten Sicherheitsebenen und Moderation.

Typische und empfohlene Anwendungsfälle

Anwendungsfälle:

Marketing- & Anzeigen-Prototypen — schnelle Erstellung kinoreifer Proofs of Concept.
Previsualisierung — Storyboards, Kamerablockings, Shot-Visualisierung.
Kurze Social-Content-Clips — stilisierte Clips mit synchronisiertem Dialog und SFX.
Wie Sie auf die Sora 2 Pro API zugreifen

Schritt 1: Für API-Schlüssel anmelden

Melden Sie sich bei cometapi.com an. Wenn Sie noch kein Nutzer sind, registrieren Sie sich zuerst. Melden Sie sich in Ihrer CometAPI-Konsole an. Holen Sie sich den Zugangsanmelde-API-Schlüssel der Schnittstelle. Klicken Sie im persönlichen Bereich beim API-Token auf „Add Token“, erhalten Sie den Token-Schlüssel: sk-xxxxx und senden Sie ihn ab.

cometapi-key

Schritt 2: Anfragen an die Sora 2 Pro API senden

Wählen Sie den „sora-2-pro“-Endpunkt, um die API-Anfrage zu senden, und legen Sie den Request-Body fest. Anfragemethode und Request-Body entnehmen Sie der API-Dokumentation auf unserer Website. Unsere Website stellt außerdem einen Apifox-Test zu Ihrer Bequemlichkeit bereit. Ersetzen Sie <YOUR_API_KEY> durch Ihren tatsächlichen CometAPI-Schlüssel aus Ihrem Konto. base url ist office Video erstellen

Fügen Sie Ihre Frage oder Anforderung in das content-Feld ein — darauf antwortet das Modell. Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten.

Schritt 3: Ergebnisse abrufen und verifizieren

Verarbeiten Sie die API-Antwort, um die generierte Antwort zu erhalten. Nach der Verarbeitung antwortet die API mit dem Aufgabenstatus und Ausgabedaten.

Internes Training/Simulation — Generierung von Szenen-Visuals für RL- oder Robotikforschung (mit Vorsicht).
Kreative Produktion — in Kombination mit menschlicher Nachbearbeitung (Zusammenfügen kurzer Clips, Grading, Ersetzen von Audio).

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 Flaggschiff-Modell zur Video- und Audiogenerierung, das für die Erstellung kurzer, hochrealistischer Videoclips mit synchronisierten Dialogen, Soundeffekten und einer stärkeren physikalischen/Welt-Simulation als frühere Videomodelle entwickelt wurde. Es ist als höherwertige „Pro“-Variante positioniert, die zahlenden Nutzern sowie über die API für die programmgesteuerte Generierung zur Verfügung steht. Das Modell legt den Schwerpunkt auf Steuerbarkeit, zeitliche Kohärenz und Audiosynchronisation für filmische und soziale Anwendungsfälle.

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);