Does Sora 2 Pro generate synchronized audio with video?

Sí, Sora 2 Pro genera fotogramas de video junto con audio sincronizado, incluidos diálogos, sonido ambiente y efectos de sonido—no se producen por separado, sino como una salida unificada.

What resolution and duration does Sora 2 Pro support?

Sora 2 Pro admite resoluciones de hasta 1080p. Está optimizado para clips cortos de alta calidad, normalmente en el rango de segundos de un solo dígito hasta decenas bajas de segundos, para lograr la máxima fidelidad.

How does Sora 2 Pro differ from standard Sora 2?

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

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

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.

Does Sora 2 Pro support likeness injection (cameos)?

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

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

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

What physics improvements does Sora 2 Pro offer?

Sora 2 Pro mejora la permanencia de los objetos y la fidelidad del movimiento—el impulso, la flotabilidad y las interacciones físicas resultan más realistas, con menos artefactos de 'teletransporte' comunes en modelos de video anteriores.

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

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

Kimi K3 is now live on CometAPI →

Sora 2 Pro

Por Segundo:$0.24

Publicado:May 31, 2026

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.

Nuevo

Uso comercial

Playground para Sora 2 Pro

Explora el Playground de Sora 2 Pro — un entorno interactivo para probar modelos y ejecutar consultas en tiempo real. Prueba prompts, ajusta parámetros e itera instantáneamente para acelerar el desarrollo y validar casos de uso.

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” — optimizado para mayor fidelidad visual, planos más exigentes (movimiento complejo, oclusión e interacciones físicas) y mayor consistencia por escena que Sora-2 (no Pro). Puede tardar más en renderizarse que el modelo Sora-2 estándar.
Versatilidad de entrada — admite prompts de texto puro y puede aceptar fotogramas de imagen o imágenes de referencia para guiar la composición (flujos de trabajo input_reference).
Cameos / inyección de apariencia — puede insertar la apariencia capturada del 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 de “teletransportación” poco realistas comunes en sistemas anteriores.
Control: admite prompts estructurados y direcciones a nivel de toma para que los creadores puedan especificar cámara, iluminación y secuencias multi‑toma.

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 de video/audio grabado para apariencia.
Modalidades de salida: video codificado (con audio) — parámetros expuestos a través de endpoints /v1/videos (selección de modelo mediante model: "sora-2-pro"). La superficie de la API sigue la familia de endpoints de videos de OpenAI para 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 (tamaño del modelo, datasets 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: muestra un flujo basado en trabajos: enviar una solicitud de creación POST (model="sora-2-pro"), recibir un id de trabajo o ubicación, luego consultar o esperar la finalización y descargar los archivos resultantes. Los parámetros comunes en ejemplos publicados incluyen prompt, seconds/duration, y 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 usen, la imagen debe coincidir con la resolución objetivo y actuar como ancla de composición.

Comportamiento de renderizado: Pro está optimizado 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 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 derivados están en la cima o cerca de ella frente a sistemas contemporáneos de código cerrado y en coherencia temporal.

Tiempos/rendimiento independientes (benchmark de ejemplo): Sora‑2‑Pro promedió ~2,1 minutos para clips de 20 segundos en 1080p en una comparación, mientras que un competidor (Runway Gen‑3 Alpha Turbo) fue más rápido (~1,7 minutos) en la misma tarea — las compensaciones son calidad frente a latencia de renderizado y optimización de la plataforma.

Limitaciones (prácticas y de seguridad)

Física/consistencia no perfectas — mejoradas pero no infalibles; pueden aparecer artefactos, movimiento antinatural o errores de sincronización de audio.
Restricciones de duración y cómputo — los clips largos requieren mucho cómputo; en la práctica muchos flujos limitan a duraciones cortas (p. ej., de pocos a decenas de segundos para salidas de alta calidad).
Riesgos de privacidad/consentimiento — la inyección de apariencia (“cameos”) conlleva riesgos de consentimiento y des/misinformación; OpenAI incluye controles de seguridad 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 más lentos que modelos más ligeros o competidores; considera la facturación por segundo/por render y la cola.
Filtrado de contenido por seguridad — la generación de contenido dañino o protegido por 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 usuario, regístrate primero. Accede a tu CometAPI console. Obtén la clave de API de credenciales de acceso de la interfaz. Haz clic en “Add Token” en el token de API en el centro personal, obtén la clave de 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 establece el cuerpo de la solicitud. El método y el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de la API de nuestro sitio web. Nuestro sitio web también ofrece pruebas con Apifox para tu comodidad. Reemplaza <YOUR_API_KEY> con tu clave real de CometAPI de tu cuenta. base url is office Create 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 (unir clips cortos, corrección de color, reemplazar audio).

Preguntas frecuentes

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

Código de ejemplo y API para Sora 2 Pro

Sora-2-pro es el modelo insignia de generación de video+audio de OpenAI, diseñado para crear clips de video cortos y altamente realistas con diálogos sincronizados, efectos de sonido y una simulación física y del mundo más sólida que la de 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 generación programática. El modelo enfatiza 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);