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Sora 2 Pro

Por Segundo:$0.24
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
Resumen
Características
Precios
API

Características clave

  • Generación multimodal (video + audio) — Sora-2-Pro genera fotogramas de video junto con audio sincronizado (diálogo, sonido ambiente, SFX) en lugar de producir video y audio por separado.
  • Mayor fidelidad / nivel “Pro” — ajustado para una mayor fidelidad visual, tomas más exigentes (movimiento complejo, oclusión e interacciones físicas) y una consistencia por escena más prolongada que Sora-2 (no Pro). Puede tardar más en renderizar que el modelo estándar Sora-2.
  • Versatilidad de entrada — admite prompts de solo texto y puede aceptar fotogramas de entrada o imágenes de referencia para guiar la composición (flujos de trabajo de input_reference).
  • Cameos / inyección de semejanza — puede insertar la semejanza capturada de un usuario en escenas generadas mediante flujos de consentimiento en la aplicación.
  • Verosimilitud física: mejora la permanencia de los objetos y la fidelidad del movimiento (p. ej., momento, flotabilidad), reduciendo los artefactos irreales de “teletransporte” comunes en sistemas anteriores.
  • Controlabilidad: admite prompts estructurados e instrucciones a nivel de toma 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 corto grabado en video/audio para la semejanza.
Modalidades de salida: video codificado (con audio) — parámetros expuestos a través de los endpoints de /v1/videos (selección del modelo mediante model: "sora-2-pro"). La superficie de API sigue la familia de endpoints de video 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 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. Cabe esperar un cómputo intensivo, tokenizadores/arquitecturas de video especializados y componentes de alineación multimodal.

Endpoints de API y flujo de trabajo: muestran un flujo de trabajo basado en tareas: envíe una solicitud de creación POST (model="sora-2-pro"), reciba un id de tarea o ubicación, luego consulte periódicamente o espere a que finalice y descargue el/los archivo(s) resultante(s). Los parámetros comunes en ejemplos publicados incluyen prompt, seconds/duration, size/resolution e input_reference para comienzos guiados por imagen.

Parámetros típicos :

  • model: "sora-2-pro"
  • prompt: descripción de 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: los archivos de imagen (JPEG/PNG/WEBP) pueden suministrarse como fotograma o referencia; cuando se utilizan, 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 una física realista; esto normalmente implica 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 entre las soluciones contemporáneas de código cerrado en coherencia temporal.

Tiempo/rendimiento independiente (ejemplo de benchmark): 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; las compensaciones son calidad frente a latencia de renderizado y optimización de la plataforma.

Limitaciones (prácticas y de seguridad)

  • La física/consistencia no es perfecta — ha mejorado, pero no es impecable; aún pueden producirse artefactos, movimientos no naturales o errores de sincronización de audio.
  • Restricciones de duración y cómputo — los clips largos requieren mucho cómputo; muchos flujos de trabajo prácticos limitan los clips a duraciones cortas (p. ej., de un solo dígito a poco más de diez segundos para salidas de alta calidad).
  • Riesgos de privacidad / consentimiento — la inyección de semejanza (“cameos”) plantea riesgos de consentimiento y de desinformación/mala información; OpenAI cuenta con controles de seguridad explícitos y mecanismos de revocación en la aplicación, pero se requiere una integración responsable.
  • Costo y latencia — los renderizados con calidad Pro pueden ser más costosos y lentos que los modelos más ligeros o los competidores; tenga en cuenta la facturación y las colas por segundo/por renderizado.
  • Filtrado 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 — 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: Regístrese para obtener una clave de API

Inicie sesión en cometapi.com. Si aún no es usuario nuestro, regístrese primero. Inicie sesión en su consola de CometAPI. Obtenga la credencial de acceso, la clave de API de la interfaz. Haga clic en “Add Token” en la sección de tokens de API del centro personal, obtenga la clave del token: sk-xxxxx y envíela.

cometapi-key

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

Seleccione el endpoint “sora-2-pro” para enviar la solicitud de API y configure el cuerpo de la solicitud. El método de solicitud y el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de API de nuestro sitio web. Nuestro sitio web también proporciona pruebas de Apifox para su comodidad. Sustituya <YOUR_API_KEY> por su clave real de CometAPI de su cuenta. La URL base oficial es Create video

Inserte su pregunta o solicitud en el campo content; esto es a lo que responderá el modelo. Procese la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.

Paso 3: Recupere y verifique los resultados

Procese la respuesta de la API para obtener la respuesta generada. Después del procesamiento, la API responde con el estado de la tarea y los datos de salida.

  • Entrenamiento interno / simulación — generar visuales de escenarios para investigación de RL o robótica (con cuidado).
  • Producción creativa — cuando se combina con edición humana (unión de clips cortos, corrección de color, sustitución de audio).

Preguntas frecuentes

Does Sora 2 Pro generate synchronized audio with video?

Sí, Sora 2 Pro genera fotogramas de video junto con audio sincronizado, incluidos el diálogo, el sonido ambiental y los 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 resolución de hasta 1080p. Está optimizado para clips cortos de alta calidad, normalmente en el rango de pocos segundos a decenas bajas de segundos para obtener 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 difíciles (movimiento complejo, oclusión, interacciones físicas) y mantiene una mayor coherencia por escena—con el costo 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 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 apariencia capturada de un usuario en escenas generadas. OpenAI cuenta con flujos de consentimiento integrados y mecanismos de revocación para abordar riesgos de privacidad y uso indebido.

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

Las pruebas de referencia 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 el 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 se ven más realistas, con menos artefactos de 'teletransportación' comunes en modelos de video anteriores.

When should I choose Sora 2 Pro over 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 un precio diferente—evalúe en función de sus necesidades de latencia y presupuesto.

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 NameTagsOrientationResolutionPrice
sora-2-provideosPortrait720x1280$0.24 / sec
sora-2-provideosLandscape1280x720$0.24 / sec
sora-2-provideosPortrait (High Res)1024x1792$0.40 / sec
sora-2-provideosLandscape (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 OpenAI de generación de vídeo+audio, diseñado para crear clips de vídeo cortos y altamente realistas con diálogo sincronizado, efectos de sonido y una simulación física y del mundo más sólida que la de modelos de vídeo anteriores. Está posicionado 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 controlabilidad, la coherencia temporal y la sincronización de audio para casos de uso cinematográficos y sociales.
POST
/v1/videos
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);