Does Sora 2 Pro generate synchronized audio with video?

Oui, Sora 2 Pro génère des images vidéo conjointement avec un audio synchronisé, incluant les dialogues, l'ambiance sonore et les effets sonores — non produits séparément, mais comme une sortie unifiée.

What resolution and duration does Sora 2 Pro support?

Sora 2 Pro prend en charge une résolution allant jusqu'à 1080p. Il est optimisé pour des clips courts de haute qualité, généralement dans une plage de quelques secondes à une dizaine de secondes, pour une fidélité maximale.

How does Sora 2 Pro differ from standard Sora 2?

Sora 2 Pro est optimisé pour une fidélité visuelle supérieure, gère des plans plus difficiles (mouvements complexes, occlusions, interactions physiques) et maintient une cohérence par scène plus durable — au prix de temps de rendu plus longs.

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

Oui, Sora 2 Pro prend en charge des workflows input_reference où des images JPEG/PNG/WEBP servent d'ancrages de composition pour guider l'image de départ ou le style de la vidéo générée.

Does Sora 2 Pro support likeness injection (cameos)?

Oui, Sora 2 Pro peut insérer l'apparence capturée d'un utilisateur dans des scènes générées. OpenAI dispose de workflows de consentement intégrés et de mécanismes de révocation pour répondre aux enjeux de confidentialité et aux risques d'abus.

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

Les tests de référence montrent que Sora 2 Pro met en moyenne environ 2.1 minutes pour un clip 1080p de 20 secondes. Pro privilégie la qualité à la vitesse, attendez-vous donc à des temps de rendu plus longs que ceux de Sora 2 standard.

What physics improvements does Sora 2 Pro offer?

Sora 2 Pro améliore la permanence des objets et la fidélité des mouvements — l'élan, la flottabilité et les interactions physiques paraissent plus réalistes, avec moins d'artefacts de 'téléportation' courants dans les modèles vidéo précédents.

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

Choisissez Sora 2 Pro pour l'intégration à l'écosystème OpenAI, l'injection d'apparence et les scènes physiques complexes. Veo 3 peut offrir une génération plus rapide et une tarification différente — évaluez selon vos besoins en latence et en budget.

API Sora 2 Pro Abordable | text-to-video

Playground pour Sora 2 Pro

Explorez le Playground de Sora 2 Pro — un environnement interactif pour tester les modèles et exécuter des requêtes en temps réel. Essayez des invites, ajustez les paramètres et itérez instantanément pour accélérer le développement et valider les cas d'utilisation.

Principales caractéristiques

Génération multimodale (vidéo + audio) — Sora-2-Pro génère des images vidéo avec un audio synchronisé (dialogues, sons d'ambiance, SFX) plutôt que de produire la vidéo et l'audio séparément.
Fidélité supérieure / « Pro » — optimisé pour une fidélité visuelle plus élevée, des plans plus difficiles (mouvements complexes, occlusions et interactions physiques) et une cohérence plus longue par scène que Sora-2 (non Pro). Il peut être plus long à rendre que le modèle Sora-2 standard.
Polyvalence des entrées — prend en charge des invites purement textuelles et peut accepter des trames d'image ou des images de référence pour guider la composition (workflows input_reference).
Caméos / injection de ressemblance — peut insérer l’apparence capturée d’un utilisateur dans des scènes générées avec des workflows de consentement dans l’application.
Plausibilité physique : permanence des objets et fidélité des mouvements améliorées (p. ex., quantité de mouvement, flottabilité), réduisant les artefacts irréalistes de « téléportation » courants dans les systèmes antérieurs.
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, images de référence et courts enregistrements vidéo/audio de caméo pour la ressemblance.
Modalités de sortie : vidéo encodée (avec audio) — paramètres exposés via les points de terminaison /v1/videos (sélection du modèle via model: "sora-2-pro"). Surface d’API conforme à la famille de points de terminaison vidéo d’OpenAI pour les opérations de création/récupération/listage/suppression.

Entraînement et architecture (résumé public) : OpenAI décrit Sora 2 comme entraîné sur des données vidéo à grande échelle avec un post-entraînement visant à améliorer la simulation du monde ; les spécificités (taille du modèle, jeux de données exacts et tokenisation) ne sont pas énumérées publiquement en détail ligne par ligne. Attendez-vous à un calcul intensif, des tokeniseurs/architectures vidéo spécialisés et 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 la scène en langage naturel, éventuellement avec des indications de dialogue
seconds / duration: longueur cible du clip (Pro prend en charge la qualité la plus élevée pour les durées disponibles)
size / resolution: des retours de la communauté indiquent que Pro prend en charge jusqu’à 1080p dans de nombreux cas d’usage.

Entrées de contenu : des fichiers image (JPEG/PNG/WEBP) peuvent être fournis comme trame ou référence ; lorsqu’elles sont utilisées, l’image doit correspondre à la résolution cible et servir d’ancrage de composition.

Comportement de rendu : Pro est réglé pour privilégier la cohérence d’une image à l’autre 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

Forces qualitatives : 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 figurent au sommet ou près du sommet des systèmes contemporains propriétaires et en termes de cohérence temporelle.

Chronométrage/débit indépendants (bench d’exemple) : Sora-2-Pro a mis en moyenne ~2.1 minutes pour des clips de 20 secondes en 1080p 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 irréprochables ; des artefacts, des mouvements non naturels ou des erreurs de synchronisation audio peuvent encore se produire.
Contraintes de durée et de calcul — les longs clips sont gourmands en calcul ; de nombreux workflows pratiques limitent les clips à de courtes durées (p. ex., de quelques secondes à quelques dizaines de secondes pour des sorties de haute qualité).
Risques de confidentialité/consentement — l’injection de ressemblance (« caméos ») pose 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 ; prenez en compte la facturation à la seconde/par rendu et la mise en file d’attente.
Filtrage de contenu lié à la sécurité — la génération de contenus nuisibles ou protégés par le droit d’auteur est restreinte ; le modèle et la plateforme incluent des couches de sécurité et de modération.

Cas d’utilisation typiques et recommandés

Cas d’usage :

Prototypes marketing et publicitaires — créer rapidement des preuves de concept cinématographiques.
Prévisualisation — storyboards, placement caméra, visualisation de plans.
Contenus courts pour réseaux sociaux — clips stylisés avec dialogues synchronisés et SFX.
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’identification d’accès de l’interface. Cliquez sur « Add Token » au niveau du jeton API dans le centre personnel, obtenez la clé de jeton : sk-xxxxx et soumettez.

cometapi-key

Étape 2 : Envoyer des requêtes à l’API Sora 2 Pro

Sélectionnez le point de terminaison « sora-2-pro » pour envoyer la requête API et définir le corps de la requête. La méthode et le corps de la requête sont obtenus à partir de la documentation API de notre site Web. Notre site propose également un test Apifox pour votre commodité. Remplacez <YOUR_API_KEY> par votre clé CometAPI réelle de votre compte. l’URL de base est officielle Créer une vidéo

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 de l’API pour obtenir la réponse générée. Après traitement, l’API répond avec l’état de la tâche et les données de sortie.

Entraînement/simulation internes — générer des visuels de scénario pour la recherche en RL ou en robotique (avec prudence).
Production créative — lorsqu’il est combiné à un montage humain (assembler de courts clips, étalonnage, remplacement de l’audio).

FAQ

Tarification pour Sora 2 Pro

Découvrez des tarifs compétitifs pour Sora 2 Pro, conçus pour s'adapter à différents budgets et besoins d'utilisation. Nos formules flexibles garantissent que vous ne payez que ce que vous utilisez, ce qui facilite l'adaptation à mesure que vos besoins évoluent. Découvrez comment Sora 2 Pro peut améliorer vos projets tout en maîtrisant les coûts.

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

Exemple de code et API pour Sora 2 Pro

Sora-2-pro est le modèle phare de génération vidéo+audio d’OpenAI, conçu pour créer de courts clips vidéo hautement réalistes avec des dialogues synchronisés, des effets sonores et une simulation du monde et de la physique plus avancée que les modèles vidéo précédents. Il est positionné comme la variante « Pro » de qualité supérieure, disponible pour les utilisateurs payants et via l’API pour une génération programmatique. Le modèle met l’accent sur la contrôlabilité, la cohérence temporelle et la synchronisation audio pour des cas d’usage cinématographiques et sociaux.

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);