¿En qué se diferencia Sora 2 Pro de Sora 2 estándar?

Sora 2 Pro está ajustado para una mayor fidelidad visual, maneja tomas más difíciles (movimiento complejo, oclusión, interacciones físicas) y mantiene una coherencia a nivel de escena por más tiempo, a costa de tiempos de renderizado más largos.

¿Cuánto tarda Sora 2 Pro en renderizar un video?

Las pruebas comparativas muestran que Sora 2 Pro promedia aproximadamente 2.1 minutos para un clip de 20 segundos a 1080p. Pro prioriza la calidad sobre la velocidad, así que espere tiempos de renderizado más largos que con Sora 2 estándar.

¿Qué mejoras de física ofrece Sora 2 Pro?

Sora 2 Pro mejora la permanencia de los objetos y la fidelidad del movimiento: la cantidad de movimiento, la flotabilidad y las interacciones físicas se ven más realistas, con menos artefactos de 'teletransporte' comunes en modelos de video anteriores.

¿Cuándo debería elegir Sora 2 Pro en lugar de Google Veo 3?

Elija Sora 2 Pro por la integración con el ecosistema de OpenAI, la inyección de apariencia y las escenas físicas complejas. Veo 3 puede ofrecer una generación más rápida y precios diferentes—evalúe según sus necesidades de latencia y presupuesto.

¿Sora 2 Pro admite la inyección de apariencia (cameos)?

Sí, Sora 2 Pro puede insertar la apariencia capturada de un usuario en escenas generadas. OpenAI cuenta con flujos de consentimiento integrados y mecanismos de revocación para abordar los riesgos de privacidad y uso indebido.

¿Qué resolución y duración admite Sora 2 Pro?

Sora 2 Pro admite una resolución de hasta 1080p. Está optimizado para clips cortos de alta calidad, normalmente en el rango de unos pocos segundos a decenas bajas de segundos para lograr la máxima fidelidad.

¿Sora 2 Pro genera audio sincronizado con el video?

Sí, Sora 2 Pro genera fotogramas de video junto con audio sincronizado, incluidos el diálogo, el sonido ambiente y los efectos de sonido; no se generan por separado, sino como una salida unificada.

¿Puede Sora 2 Pro usar imágenes de referencia para guiar la generación de video?

Sí, Sora 2 Pro admite flujos de trabajo input_reference en los que las imágenes JPEG/PNG/WEBP actúan como anclas de composición para guiar el fotograma inicial o el estilo del video generado.

OpenAI

Disponible

sora-2-pro

Sora 2 Pro API

Sora 2 Pro es nuestro modelo de generación multimedia más avanzado y potente, capaz de generar videos con audio sincronizado. Puede crear clips de video detallados y dinámicos a partir de lenguaje natural o imágenes.

Precio inicial

$0.24 / segundo

Facturación por uso

Estado de la API

Disponible

Endpoint de producción

Respuesta

Listo para async

Tiempo de respuesta de la API observado

Publicado

May 31, 2026

OpenAI

Playground

Prueba Sora 2 Pro con una solicitud real, revisa sus parámetros y valida la salida antes de integrar la API.

Resumen

Una descripción práctica de Sora 2 Pro, con comportamientos importantes y consideraciones de integración.

Características clave

Generación multimodal (video + audio) — Sora-2-Pro genera fotogramas de video junto con audio sincronizado (diálogo, sonido ambiental, efectos de sonido) en lugar de producir video y audio por separado.
Mayor fidelidad / nivel “Pro” — ajustado para mayor fidelidad visual, tomas más exigentes (movimiento complejo, oclusión e interacciones físicas) y mayor consistencia por escena 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 de input_reference).
Cameos / inyección de apariencia — puede insertar la apariencia capturada del usuario en escenas generadas con flujos de consentimiento en la aplicación.
Plausibilidad física: mejora la permanencia de objetos y la fidelidad del movimiento (p. ej., inercia, flotabilidad), reduciendo artefactos poco realistas de “teletransportación” comunes en sistemas anteriores.
Controlabilidad: admite prompts estructurados e indicaciones a nivel de toma para que los creadores especifiquen 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 de video/audio corto grabado para la apariencia.
Modalidades de salida: video codificado (con audio) — parámetros expuestos a través de los endpoints /v1/videos (selección del modelo mediante model: "sora-2-pro"). Superficie de la API sigue la familia de endpoints de video de OpenAI para las operaciones de creación/recuperación/listado/eliminación.

Entrenamiento y arquitectura (resumen público): OpenAI describe Sora 2 como entrenado con datos de video a gran escala con post-entrenamiento para mejorar la simulación del mundo; los detalles específicos (tamaño del modelo, conjuntos de datos exactos y tokenización) no se enumeran públicamente línea por línea. Se espera cómputo intensivo, tokenizadores/arquitecturas de video especializados y componentes de alineación multimodal.

Endpoints de API y flujo de trabajo: mostrar un flujo basado en tareas: enviar una solicitud de creación POST (model="sora-2-pro"), recibir un id de tarea o ubicación, luego sondear o esperar a la finalización y descargar los archivos resultantes. Los parámetros comunes en ejemplos publicados incluyen prompt, seconds/duration, size/resolution y 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 diálogo
seconds / 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 servir como ancla de composición.

Comportamiento de renderizado: Pro está ajustado para priorizar la coherencia entre fotogramas y la física realista; esto normalmente implica mayor tiempo de cómputo y mayor costo por clip que las variantes no Pro.

Rendimiento en benchmarks

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 contemporáneos de código cerrado y en 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 vs latencia de renderizado y optimización de plataforma.

Limitaciones (prácticas y de seguridad)

Física/consistencia no perfectas — mejoradas pero no impecables; aún pueden aparecer artefactos, movimiento antinatural o errores de sincronización de audio.
Restricciones de duración y cómputo — los clips largos son intensivos en 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 apariencia (“cameos”) plantea riesgos de consentimiento y de des/misinformación; OpenAI cuenta con controles de seguridad explícitos y mecanismos de revocación en la aplicación, pero se requiere una integración responsable.
Costo y latencia — los renders de calidad Pro pueden ser más costosos y lentos que los modelos más ligeros o competidores; tenga en cuenta la facturación por segundo/por render y las colas.
Filtro de contenido de seguridad — la generación de contenido dañino o con derechos de autor 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 — guiones gráficos, bloqueo de cámara, visualización de tomas.
Contenido social corto — clips estilizados con diálogo y efectos de sonido 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 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.

cometapi-key

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 el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de API de nuestro sitio web. Nuestro sitio también proporciona Apifox de prueba para tu comodidad. Reemplaza <YOUR_API_KEY> con tu clave CometAPI real de tu cuenta. la URL base es oficial 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, corrección de color, reemplazar audio).

Preguntas frecuentes

Precios

Usa la estimación rápida anterior para una sola ejecución y luego revisa la comparación completa entre CometAPI y el precio oficial.

Prueba de 5 segundos

$1.20

Costo de uso estimado de CometAPI

Prueba de 10 segundos

$2.40

Costo de uso estimado de CometAPI

Prueba de 15 segundos

$3.60

Costo de uso estimado de CometAPI

Precios para Sora 2 Pro

Explora precios competitivos para Sora 2 Pro, diseñado para adaptarse a diversos presupuestos y necesidades de uso. Nuestros planes flexibles garantizan que solo pagues por lo que uses, facilitando el escalado a medida que crecen tus requisitos. Descubre cómo Sora 2 Pro puede mejorar tus proyectos mientras mantienes los costos manejables.

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

API

Copia un endpoint y un ejemplo de código funcionales, y abre la referencia completa de la API cuando necesites todos los parámetros.

Una API, acceso a modelos listo para producción

Autentícate una vez, llama al endpoint del modelo y mantén el mismo flujo de facturación y observabilidad entre proveedores.

POST/v1/videos

Código de ejemplo y API para Sora 2 Pro

Sora-2-pro es el modelo insignia de OpenAI para la generación de video y audio, diseñado para crear clips de video cortos y altamente realistas con diálogo sincronizado, efectos de sonido y una simulación física y del mundo más sólida que la de los modelos de video anteriores. Se posiciona como la variante “Pro” de mayor calidad, disponible para usuarios de pago y a través de la API para la generación programática. El modelo pone énfasis en la capacidad de control, la coherencia temporal y la sincronización de audio para casos de uso cinematográficos y sociales.

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);

Capacidades

Revisa los datos clave del modelo antes de elegir una arquitectura o estimar la carga de producción.

Capacidades compatibles

Funciones devueltas por la API del modelo existente.

text-to-video

image-to-video

Entrada y salida

Entradas

text

Salidas

video

Perfil de producción

Proveedor: OpenAI
Contexto: Depende del modelo
Uso comercial: Compatible

Casos de uso

Usa Sora 2 Pro en flujos de producción que coincidan con sus capacidades de video, y compara alternativas antes de comprometerte con una integración a largo plazo.

Conceptos de texto a video y contenido social

Demos de producto y storyboards cinematográficos

Movimiento de imagen a video e iteración creativa

Otros modelos

Compara otros modelos disponibles en CometAPI según calidad, latencia, capacidades y precio.

Abrir comparación de modelos →

Aliyun

Wan3.0

Desde la verificación rápida hasta la salida cinematográfica, la facturación se basa en la duración del video generado, en la selección de la resolución adecuada y en la conversión de cada generación en una regla de actividad de inversión creativa planificada.

Ver modelo

MiniMax

MiniMax H3

minimax-h3 es un nuevo modelo de generación de video diseñado para la producción creativa de alta calidad. Ofrece una mejor comprensión de los prompts, mayor consistencia visual, movimiento más fluido y un control más flexible de las imágenes de referencia para flujos de trabajo de generación de video de calidad cinematográfica.

Ver modelo

Bytedance

Seedance 2.5

seedance-2-5 es un modelo de generación conjunta de audio y video de nueva generación, diseñado para la narración de 30 segundos, con control preciso de referencias y potentes capacidades de edición.

Ver modelo

Flux

Flux 3

FLUX 3 - Modelos del mundo real: hacia modelos de flujo multimodales como la espina dorsal de la inteligencia visual.

Ver modelo

Bytedance

Seedance 2-0

Seedance 2.0 es el modelo fundacional multimodal de video de próxima generación de ByteDance, centrado en la generación de videos narrativos cinematográficos de múltiples tomas. A diferencia de las demostraciones de texto a video de una sola toma, Seedance 2.0 pone énfasis en el control basado en referencias (imágenes, clips cortos y audio), la coherencia de personajes y de estilo a lo largo de las tomas y la sincronización nativa de audio y video, con el objetivo de hacer que el video de IA sea útil para flujos de trabajo profesionales de creación y previsualización.

Ver modelo

Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1 es un modelo multimodal de generación de video diseñado para la creación de contenido profesional, la publicidad, los cortometrajes, la producción para redes sociales y la narración de historias. Amplía las capacidades de HappyHorse 1.0—que atrajo una atención significativa tras ubicarse en posiciones destacadas en evaluaciones independientes de generación de video— con mayor coherencia entre escenas y mejor fidelidad visual.

Ver modelo

Uptime

Revisa los datos de latido en vivo, la disponibilidad del endpoint y los tiempos de respuesta observados antes de pasar a producción.

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OpenAI

Disponible

sora-2-pro

Sora 2 Pro API

Precio inicial

$0.24 / segundo

Facturación por uso

Estado de la API

Disponible

Endpoint de producción

Respuesta

Listo para async

Tiempo de respuesta de la API observado

Publicado

May 31, 2026

OpenAI

Playground

Prueba Sora 2 Pro con una solicitud real, revisa sus parámetros y valida la salida antes de integrar la API.

Resumen

Una descripción práctica de Sora 2 Pro, con comportamientos importantes y consideraciones de integración.

Características clave

Generación multimodal (video + audio) — Sora-2-Pro genera fotogramas de video junto con audio sincronizado (diálogo, sonido ambiental, efectos de sonido) en lugar de producir video y audio por separado.
Mayor fidelidad / nivel “Pro” — ajustado para mayor fidelidad visual, tomas más exigentes (movimiento complejo, oclusión e interacciones físicas) y mayor consistencia por escena 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 de input_reference).
Cameos / inyección de apariencia — puede insertar la apariencia capturada del usuario en escenas generadas con flujos de consentimiento en la aplicación.
Plausibilidad física: mejora la permanencia de objetos y la fidelidad del movimiento (p. ej., inercia, flotabilidad), reduciendo artefactos poco realistas de “teletransportación” comunes en sistemas anteriores.
Controlabilidad: admite prompts estructurados e indicaciones a nivel de toma para que los creadores especifiquen cámara, iluminación y secuencias de múltiples tomas.

Detalles técnicos y superficie de integración

Parámetros típicos :

model: "sora-2-pro"
prompt: descripción de la escena en lenguaje natural, opcionalmente con indicaciones de diálogo
seconds / 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.

Rendimiento en benchmarks

Limitaciones (prácticas y de seguridad)

Física/consistencia no perfectas — mejoradas pero no impecables; aún pueden aparecer artefactos, movimiento antinatural o errores de sincronización de audio.
Restricciones de duración y cómputo — los clips largos son intensivos en 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 apariencia (“cameos”) plantea riesgos de consentimiento y de des/misinformación; OpenAI cuenta con controles de seguridad explícitos y mecanismos de revocación en la aplicación, pero se requiere una integración responsable.
Costo y latencia — los renders de calidad Pro pueden ser más costosos y lentos que los modelos más ligeros o competidores; tenga en cuenta la facturación por segundo/por render y las colas.
Filtro de contenido de seguridad — la generación de contenido dañino o con derechos de autor 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 — guiones gráficos, bloqueo de cámara, visualización de tomas.
Contenido social corto — clips estilizados con diálogo y efectos de sonido sincronizados.
Cómo acceder a la API de Sora 2 Pro

Paso 1: Regístrate para obtener la clave de API

cometapi-key

Paso 2: Envía solicitudes a la API de Sora 2 Pro

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, corrección de color, reemplazar audio).

Preguntas frecuentes

Precios

Usa la estimación rápida anterior para una sola ejecución y luego revisa la comparación completa entre CometAPI y el precio oficial.

Prueba de 5 segundos

$1.20

Costo de uso estimado de CometAPI

Prueba de 10 segundos

$2.40

Costo de uso estimado de CometAPI

Prueba de 15 segundos

$3.60

Costo de uso estimado de CometAPI

Precios para Sora 2 Pro

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

API

Copia un endpoint y un ejemplo de código funcionales, y abre la referencia completa de la API cuando necesites todos los parámetros.

Una API, acceso a modelos listo para producción

Autentícate una vez, llama al endpoint del modelo y mantén el mismo flujo de facturación y observabilidad entre proveedores.

POST/v1/videos

Código de ejemplo y API para Sora 2 Pro

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);

Capacidades

Revisa los datos clave del modelo antes de elegir una arquitectura o estimar la carga de producción.

Capacidades compatibles

Funciones devueltas por la API del modelo existente.

text-to-video

image-to-video

Entrada y salida

Entradas

text

Salidas

video

Perfil de producción

Proveedor: OpenAI
Contexto: Depende del modelo
Uso comercial: Compatible

Casos de uso

Usa Sora 2 Pro en flujos de producción que coincidan con sus capacidades de video, y compara alternativas antes de comprometerte con una integración a largo plazo.

Conceptos de texto a video y contenido social

Demos de producto y storyboards cinematográficos

Movimiento de imagen a video e iteración creativa

Otros modelos

Compara otros modelos disponibles en CometAPI según calidad, latencia, capacidades y precio.

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FLUX 3 - Modelos del mundo real: hacia modelos de flujo multimodales como la espina dorsal de la inteligencia visual.

Uptime

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