Does Sora 2 Pro generate synchronized audio with video?

Oui, Sora 2 Pro génère des images vidéo avec un audio synchronisé, y compris les dialogues, les sons d’ambiance et les effets sonores — non pas produits séparément, mais comme une sortie unifiée.

What resolution and duration does Sora 2 Pro support?

Sora 2 Pro prend en charge une résolution 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 réglé pour une fidélité visuelle supérieure, gère des plans plus difficiles (mouvements complexes, occultation, interactions physiques) et maintient une cohérence plus longue par scène — 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 les flux de travail input_reference, où des images JPEG/PNG/WEBP servent d’ancrages de composition pour guider l’image initiale 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 a mis en place des flux de consentement intégrés et des mécanismes de révocation pour répondre aux risques liés à la confidentialité et aux usages abusifs.

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

Les tests de référence montrent que Sora 2 Pro prend en moyenne environ 2,1 minutes pour un clip 1080p de 20 secondes. La version Pro privilégie la qualité à la vitesse ; il faut donc s’attendre à des temps de rendu plus longs que pour 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 » fréquents dans les modèles vidéo antérieurs.

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

Fonctionnalités clés

Génération multimodale (vidéo + audio) — Sora-2-Pro génère des images vidéo avec un audio synchronisé (dialogues, son d’ambiance, SFX) au lieu de produire la vidéo et l’audio séparément.
Fidélité supérieure / niveau « Pro » — optimisé pour une fidélité visuelle plus élevée, des plans plus difficiles (mouvements complexes, occlusion et interactions physiques), ainsi qu’une cohérence par scène plus longue que Sora-2 (non-Pro). Le rendu peut prendre plus de temps qu’avec le modèle Sora-2 standard.
Polyvalence des entrées — prend en charge les invites purement textuelles et peut accepter des images d’entrée ou des images de référence pour guider la composition (workflows input_reference).
Cameos / injection de ressemblance — peut insérer la ressemblance capturée d’un utilisateur dans des scènes générées via des workflows de consentement dans l’application.
Plausibilité physique : amélioration de la permanence des objets et de la fidélité des mouvements (par ex. quantité de mouvement, flottabilité), réduisant les artefacts irréalistes de « téléportation » fréquents dans les systèmes antérieurs.
Contrôlabilité : prend en charge des invites structurées et des directives au niveau des plans 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 courte vidéo/audio de cameo enregistrée 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 vidéo d’OpenAI pour les opérations create/retrieve/list/delete.

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 détails précis (taille du modèle, jeux de données exacts et tokenisation) ne sont pas publiquement énumérés ligne par ligne. Il faut s’attendre à un calcul intensif, à des tokenizers/architectures vidéo spécialisés et à des composants d’alignement multimodal.

Endpoints API et workflow : montrent un workflow basé sur des tâches : soumettre une requête de création POST (model="sora-2-pro"), recevoir un identifiant de tâche ou un emplacement, puis interroger l’état ou attendre la fin avant de 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 dialogue
seconds / duration : durée cible du clip (Pro prend en charge la qualité la plus élevée parmi 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 image-clé ou référence ; lorsqu’elle est utilisée, l’image doit correspondre à la résolution cible et servir d’ancrage de composition.

Comportement de rendu : Pro est optimisé 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 plus élevé par clip que les variantes non-Pro.

Performances de benchmark

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 se situent au sommet ou à proximité du sommet des modèles contemporains fermés en matière de cohérence temporelle.

Temps/débit indépendants (exemple de benchmark) : Sora-2-Pro a atteint 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 minute) sur la même tâche — les compromis portent sur la qualité, la latence de rendu et l’optimisation de la plateforme.

Limites (pratiques et de sécurité)

Physique/cohérence pas parfaites — améliorées mais non 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 (par ex. de quelques secondes à une dizaine de secondes pour des sorties de haute qualité).
Risques liés à la vie privée / au consentement — l’injection de ressemblance (« cameos ») 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 nécessaire.
Coût et latence — les rendus de qualité Pro peuvent être plus coûteux et plus lents que des modèles plus légers ou certains concurrents ; tenez compte de la facturation par seconde/par rendu et de la mise en file d’attente.
Filtrage de sécurité du contenu — la génération de contenu nuisible ou protégé par le 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 preuves de concept cinématographiques.
Prévisualisation — storyboards, placement caméra, visualisation des plans.
Contenu social court — 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 comme identifiant d’accès à l’interface. Cliquez sur « Add Token » dans la section des jetons API du 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 l’endpoint « sora-2-pro » pour envoyer la requête API et définissez le corps de la requête. La méthode de requête et le corps de requête sont obtenus à partir de la documentation API de notre site web. Notre site web fournit également des tests Apifox pour votre commodité. Remplacez <YOUR_API_KEY> par votre véritable clé CometAPI issue de votre compte. L’URL de base est l’endpoint officiel Create video

Insérez votre question ou votre demande dans le champ content — c’est à cela que le modèle répondra. Traitez la réponse API pour obtenir la réponse générée.

Étape 3 : Récupérer et vérifier les résultats

Traitez la réponse API pour obtenir la réponse générée. Après traitement, l’API renvoie le statut de la tâche et les données de sortie.

Entraînement interne / simulation — générer des visuels de scénarios pour la recherche en RL ou en robotique (avec prudence).
Production créative — lorsqu’elle est combinée à un montage humain (assemblage de clips courts, étalonnage, remplacement audio).

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 très réalistes avec des dialogues synchronisés, des effets sonores et une simulation physique/du monde plus poussée que les modèles vidéo précédents. Il est positionné comme la variante « Pro » de meilleure qualité, 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.

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);