Características clave
- Generación multimodal (video + audio) — Sora-2-Pro genera fotogramas de video junto con audio sincronizado (diálogo, sonido ambiental, SFX) en lugar de producir video y audio por separado.
- Mayor fidelidad / nivel “Pro” — ajustado para mayor fidelidad visual, tomas más difíciles (movimiento complejo, oclusión e interacciones físicas) y una coherencia por escena más prolongada que Sora-2 (no Pro). Puede tardar más en renderizar que el modelo Sora-2 estándar.
- Versatilidad de entrada — admite prompts de texto puro y puede aceptar fotogramas de entrada de imagen o imágenes de referencia para guiar la composición (flujos de trabajo input_reference).
- Cameos / inyección de parecido — puede insertar el parecido capturado de un usuario en escenas generadas con flujos de consentimiento en la app.
- Plausibilidad física: mayor permanencia de objetos y fidelidad del movimiento (p. ej., inercia, flotabilidad), reduciendo artefactos poco realistas de “teletransportación” comunes en sistemas anteriores.
- Controlabilidad: admite prompts estructurados y instrucciones a nivel de plano para que los creadores puedan especificar cámara, iluminación y secuencias de múltiples tomas.
Detalles técnicos y superficie de integración
Familia de modelos: Sora 2 (base) y Sora 2 Pro (variante de alta calidad).
Modalidades de entrada: prompts de texto, referencia de imagen y cameo breve grabado de video/audio para el parecido.
Modalidades de salida: video codificado (con audio) — parámetros expuestos mediante los endpoints /v1/videos (selección del modelo a través de model: "sora-2-pro"). Superficie de API sigue la familia de endpoints de videos de OpenAI para las operaciones de crear/recuperar/listar/eliminar.
Entrenamiento y arquitectura (resumen público): OpenAI describe Sora 2 como entrenado en datos de video a gran escala con postentrenamiento para mejorar la simulación del mundo; los detalles específicos (tamaño del modelo, conjuntos de datos exactos y tokenización) no se enumeran públicamente con detalle línea por línea. Se espera gran carga de cómputo, tokenizadores/arquitecturas de video especializados y componentes de alineación multimodal.
Endpoints de API y flujo de trabajo: mostrar un flujo basado en trabajos: enviar una solicitud POST de creación (model="sora-2-pro"), recibir un id de trabajo o ubicación, luego sondear o esperar a la finalización y descargar el/los archivo(s) resultante(s). Los parámetros comunes en ejemplos publicados incluyen prompt, seconds/duration, size/resolution e input_reference para inicios guiados por imagen.
Parámetros típicos:
model:"sora-2-pro"prompt: descripción de la escena en lenguaje natural, opcionalmente con indicaciones de diálogoseconds/duration: duración objetivo del clip (Pro admite la mayor calidad en las duraciones disponibles)size/resolution: informes de la comunidad indican que Pro admite hasta 1080p en muchos casos de uso.
Entradas de contenido: se pueden proporcionar archivos de imagen (JPEG/PNG/WEBP) como fotograma o referencia; cuando se utilicen, la imagen debe coincidir con la resolución objetivo y actuar como ancla de composición.
Comportamiento de renderizado: Pro está ajustado para priorizar la coherencia entre fotogramas y la física realista; esto suele implicar mayor tiempo de cómputo y mayor costo por clip que las variantes no Pro.
Rendimiento de referencia
Fortalezas cualitativas: OpenAI mejoró el realismo, la consistencia física y el audio sincronizado** frente a modelos de video anteriores. Otros resultados de VBench indican que Sora-2 y sus derivados se sitúan en o cerca de la cima de los sistemas cerrados contemporáneos y la coherencia temporal.
Tiempos/rendimiento independientes (bench de ejemplo): Sora-2-Pro promedió ~2.1 minutos para clips de 20 segundos a 1080p en una comparación, mientras que un competidor (Runway Gen-3 Alpha Turbo) fue más rápido (~1.7 minutos) en la misma tarea — los compromisos son calidad frente a latencia de renderizado y optimización de la plataforma.
Limitaciones (prácticas y de seguridad)
- Física/coherencia no perfectas — mejoradas pero no impecables; aún pueden aparecer artefactos, movimientos antinaturales o errores de sincronización de audio.
- Restricciones de duración y cómputo — los clips largos consumen mucho cómputo; muchos flujos prácticos limitan los clips a duraciones cortas (p. ej., de un solo dígito a decenas bajas de segundos para salidas de alta calidad).
- Riesgos de privacidad/consentimiento — la inyección de parecido (“cameos”) plantea riesgos de consentimiento y desinformación y misinformación; OpenAI cuenta con controles de seguridad explícitos y mecanismos de revocación en la app, pero se requiere una integración responsable.
- Costo y latencia — los renders de calidad Pro pueden ser más caros y lentos que modelos más ligeros o competidores; tenga en cuenta la facturación por segundo/por render y las colas.
- Filtrado de contenido de seguridad — la generación de contenido dañino o con copyright está restringida; el modelo y la plataforma incluyen capas de seguridad y moderación.
Casos de uso típicos y recomendados
Casos de uso:
- Prototipos de marketing y anuncios — crear rápidamente pruebas de concepto cinematográficas.
- Previsualización — storyboards, bloqueo de cámara, visualización de tomas.
- Contenido social corto — clips estilizados con diálogo y SFX sincronizados.
- Cómo acceder a la API de Sora 2 Pro
Paso 1: Regístrate para obtener la clave de API
Inicia sesión en cometapi.com. Si aún no eres nuestro usuario, regístrate primero. Entra en tu consola de CometAPI. Obtén la clave de API de credenciales de acceso de la interfaz. Haz clic en “Add Token” en el token de API del centro personal, obtén la clave del token: sk-xxxxx y envíala.
Paso 2: Envía solicitudes a la API de Sora 2 Pro
Selecciona el endpoint “sora-2-pro” para enviar la solicitud de API y configura el cuerpo de la solicitud. El método y cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de la API en nuestro sitio web. Nuestro sitio también proporciona Apifox para pruebas por tu conveniencia. Reemplaza <YOUR_API_KEY> con tu clave real de CometAPI de tu cuenta. La URL base es office Crear video
Inserta tu pregunta o solicitud en el campo content—esto es a lo que responderá el modelo. Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.
Paso 3: Recupera y verifica los resultados
Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada. Tras el procesamiento, la API responde con el estado de la tarea y los datos de salida.
- Entrenamiento/simulación interna — generar visuales de escenarios para investigación en RL o robótica (con cuidado).
- Producción creativa — cuando se combina con edición humana (ensamblar clips cortos, etalonar, reemplazar audio).