Fonctionnalités clés
- Génération multimodale (vidéo + audio) — Sora-2-Pro génère des images vidéo avec un audio synchronisé (dialogue, ambiance, SFX) plutôt que de produire la vidéo et l’audio séparément.
- Fidélité accrue / niveau “Pro” — optimisé pour une fidélité visuelle supérieure, des plans plus difficiles (mouvements complexes, occlusion et interactions physiques), et une cohérence par scène plus longue que Sora-2 (non Pro). Le rendu peut prendre plus de temps que le modèle Sora-2 standard.
- Polyvalence des entrées — prend en charge des invites purement textuelles et peut accepter des images d’entrée ou des images de référence pour guider la composition (input_reference workflows).
- Caméos / injection de ressemblance — peut insérer la ressemblance d’un utilisateur capturée dans des scènes générées avec des flux de consentement dans l’application.
- Plausibilité physique : permanence des objets et fidélité des mouvements améliorées (p. ex., impulsion, flottabilité), réduisant les artefacts irréalistes de « téléportation » courants dans les systèmes précédents.
- Contrôlabilité : prend en charge des invites structurées et des directives au niveau du plan afin que les créateurs puissent spécifier la caméra, l’éclairage et des séquences multi‑plans.
Détails techniques et surface d’intégration
Famille de modèles : Sora 2 (base) et Sora 2 Pro (variante haute qualité).
Modalités d’entrée : invites textuelles, image de référence, et court caméo vidéo/audio enregistré pour la ressemblance.
Modalités de sortie : vidéo encodée (avec audio) — paramètres exposés via les endpoints /v1/videos (sélection du modèle via model: "sora-2-pro"). La surface d’API suit la famille d’endpoints vidéos d’OpenAI pour les opérations créer/récupérer/lister/supprimer.
Entraînement et architecture (résumé public) : OpenAI décrit Sora 2 comme entraîné sur des données vidéo à grande échelle avec un post‑entraînement pour améliorer la simulation du monde ; les spécificités (taille du modèle, jeux de données exacts et tokenisation) ne sont pas détaillées publiquement point par point. Attendez‑vous à une puissance de calcul élevée, à des tokenizeurs/architectures vidéo spécialisés et à des composants d’alignement multimodal.
Points de terminaison API et flux de travail : présenter un flux basé sur des tâches : soumettre une requête POST de création (model="sora-2-pro"), recevoir un identifiant de tâche ou un emplacement, puis sonder ou attendre l’achèvement et télécharger le(s) fichier(s) résultant(s). Les paramètres courants dans les exemples publiés incluent prompt, seconds/duration, size/resolution, et input_reference pour des démarrages guidés par image.
Paramètres typiques :
model:"sora-2-pro"prompt: description de scène en langage naturel, éventuellement avec des indications de dialogueseconds/duration: durée cible du clip (la version Pro prend en charge la plus haute qualité dans les durées disponibles)size/resolution: des retours de la communauté indiquent que la version Pro prend en charge jusqu’au 1080p dans de nombreux cas d’usage.
Entrées de contenu : des fichiers image (JPEG/PNG/WEBP) peuvent être fournis comme image ou comme référence ; lorsqu’elles sont utilisées, l’image doit correspondre à la résolution cible et servir d’ancre de composition.
Comportement de rendu : Pro est optimisé pour privilégier la cohérence inter‑images et une physique réaliste ; cela implique généralement un temps de calcul plus long et un coût par clip plus élevé que les variantes non Pro.
Performances de référence
Points forts qualitatifs : OpenAI a amélioré le réalisme, la cohérence physique et l’audio synchronisé** par rapport aux modèles vidéo précédents. D’autres résultats VBench indiquent que Sora‑2 et ses dérivés se situent au sommet des systèmes fermés contemporains en matière de cohérence temporelle.
Mesures indépendantes de temps/débit (exemple de banc) : Sora-2-Pro affichait en moyenne ~2.1 minutes pour des clips 1080p de 20 secondes dans une comparaison, tandis qu’un concurrent (Runway Gen-3 Alpha Turbo) était plus rapide (~1.7 minutes) sur la même tâche — compromis entre qualité, latence de rendu et optimisation de plateforme.
Limitations (pratiques et sécurité)
- Physique/cohérence imparfaites — améliorées mais pas parfaites ; des artefacts, des mouvements non naturels ou des erreurs de synchronisation audio peuvent encore survenir.
- Contraintes de durée et de calcul — les clips longs sont gourmands en calcul ; de nombreux flux limitent pratiquement les clips à des durées courtes (par ex., quelques secondes à quelques dizaines de secondes pour des sorties de haute qualité).
- Risques de confidentialité/consentement — l’injection de ressemblance (« caméos ») soulève des risques de consentement et de més-/désinformation ; OpenAI dispose de contrôles de sécurité explicites et de mécanismes de révocation dans l’application, mais une intégration responsable est requise.
- Coût et latence — les rendus de qualité Pro peuvent être plus coûteux et plus lents que des modèles plus légers ou des concurrents ; tenez compte d’une facturation au temps/seconde et de la mise en file d’attente.
- Filtrage de contenu de sécurité — la génération de contenus nuisibles ou protégés par droit d’auteur est restreinte ; le modèle et la plateforme incluent des couches de sécurité et de modération.
Cas d’usage typiques et recommandés
Cas d’usage :
- Prototypes marketing et publicitaires — créer rapidement des POC cinématographiques.
- Prévisualisation — storyboards, blocage caméra, visualisation de plans.
- Contenu court pour les réseaux sociaux — clips stylisés avec dialogues et SFX synchronisés.
- Comment accéder à l’API Sora 2 Pro
Étape 1 : S’inscrire pour obtenir une clé API
Connectez-vous à cometapi.com. Si vous n’êtes pas encore utilisateur, veuillez d’abord vous inscrire. Connectez-vous à votre console CometAPI. Obtenez la clé API d’accès de l’interface. Cliquez sur « Add Token » au niveau de l’API token dans le centre personnel, obtenez la clé de jeton : sk-xxxxx et soumettez.
Étape 2 : Envoyer des requêtes à l’API Sora 2 Pro
Sélectionnez l’endpoint « sora-2-pro » pour envoyer la requête API et définissez le corps de la requête. La méthode et le corps de requête sont obtenus à partir de la documentation API de notre site Web. Notre site propose également des tests Apifox pour votre commodité. Remplacez <YOUR_API_KEY> par votre clé CometAPI réelle depuis votre compte. base url is office Create video
Insérez votre question ou votre requête dans le champ content — c’est à cela que le modèle répondra. Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée.
Étape 3 : Récupérer et vérifier les résultats
Traitez la réponse API pour obtenir la réponse générée. Après le traitement, l’API répond avec l’état de la tâche et les données de sortie.
- Formation interne / simulation — générer des visuels de scénarios pour la RL ou la recherche en robotique (avec précaution).
- Production créative — lorsqu’elle est combinée à un montage humain (assemblage de courts clips, étalonnage, remplacement audio).