En quoi Sora 2 Pro diffère-t-il de Sora 2 standard ?

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

Combien de temps Sora 2 Pro met-il pour rendre une vidéo ?

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

Quelles améliorations de la physique Sora 2 Pro offre-t-il ?

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

Quand devrais-je choisir Sora 2 Pro plutôt que Google Veo 3 ?

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

Sora 2 Pro prend-il en charge l’injection de ressemblance (caméos) ?

Oui, Sora 2 Pro peut insérer la ressemblance capturée d’un utilisateur dans des scènes générées. OpenAI dispose de flux de consentement intégrés et de mécanismes de révocation pour traiter les risques de confidentialité et d’abus.

Quelle résolution et quelle durée Sora 2 Pro prend-il en charge ?

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

Sora 2 Pro génère-t-il un audio synchronisé avec la vidéo ?

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

Sora 2 Pro peut-il utiliser des images de référence pour guider la génération vidéo ?

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

OpenAI

Disponible

sora-2-pro

Sora 2 Pro API

Sora 2 Pro est notre modèle de génération de médias le plus avancé et le plus puissant, capable de générer des vidéos avec audio synchronisé. Il peut créer des clips vidéo détaillés et dynamiques à partir de langage naturel ou d’images.

Prix de départ

$0.24 / seconde

Facturation à l'usage

État de l'API

Disponible

Point de terminaison de production

Réponse

Prêt pour l'asynchrone

Temps de réponse API observé

Date de publication

May 31, 2026

OpenAI

Playground

Essayez Sora 2 Pro avec une vraie requête, examinez ses paramètres et validez le résultat avant d'intégrer l'API.

Aperçu

Un aperçu pratique de Sora 2 Pro, avec les comportements importants et les points d'attention pour l'intégration.

Fonctionnalités clés

Génération multimodale (vidéo + audio) — Sora-2-Pro génère des images vidéo avec un audio synchronisé (dialogues, sons d’ambiance, effets sonores (SFX)) plutôt que 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) et une cohérence plus longue par scène 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 prompts purement textuels et peut accepter des images d’entrée ou des images de référence pour guider la composition (workflows input_reference).
Caméos / injection de ressemblance — peut insérer la ressemblance capturée d’un utilisateur dans des scènes générées avec des workflows de consentement dans l’application.
Plausibilité physique : meilleure permanence des objets et fidélité du mouvement (p. ex., inertie, flottabilité), réduisant les artefacts irréalistes de « téléportation » fréquents dans les systèmes antérieurs.
Contrôlabilité : prend en charge des prompts structurés et des directives au niveau du plan pour permettre aux créateurs de spécifier la caméra, l’éclairage et des séquences multi‑plans.

Détails techniques & surface d’intégration

Famille de modèles : Sora 2 (base) et Sora 2 Pro (variante haute qualité).
Modalités d’entrée : prompts textuels, images de référence et courts enregistrements vidéo/audio de caméo 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"). Surface d’API conforme à la famille d’endpoints vidéos d’OpenAI pour les opérations de création/récupération/listage/suppression.

Entraînement & 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 détails (taille du modèle, jeux de données exacts et tokenisation) ne sont pas publiés ligne par ligne. Attendez‑vous à un calcul intensif, des tokeniseurs/architectures vidéo spécialisés et des composants d’alignement multimodal.

Points de terminaison d’API & flux de travail : présenter un flux basé sur des tâches : soumettre une requête POST de création (model="sora-2-pro"), recevoir un ID 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 langue naturelle, éventuellement avec des indications de dialogue
seconds / duration: longueur cible du clip (Pro prend en charge la qualité la plus élevée dans 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 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 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 de la 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 proches du sommet des systèmes contemporains propriétaires et en cohérence temporelle.

Chronométrage/débit indépendants (exemple de bench) : Sora-2-Pro a affiché 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 la plateforme.

Limitations (pratiques & 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 & de calcul — les clips longs sont coûteux en calcul ; beaucoup de workflows limitent les clips à des durées courtes (p. ex., de quelques secondes à une dizaine de secondes pour des sorties de haute qualité).
Vie privée / consentement — l’injection de ressemblance (« caméos ») comporte des risques de consentement et de més-/désinformation ; OpenAI propose des contrôles de sécurité explicites et des mécanismes de révocation dans l’application, mais une intégration responsable est requise.
Coût & latence — les rendus de qualité Pro peuvent être plus onéreux et plus lents que des modèles plus légers ou concurrents ; tenir compte de la facturation au second/au rendu et de la mise en file d’attente.
Filtrage de contenu de 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’usage typiques et recommandés

Cas d’usage :

Prototypes marketing & publicitaires — créer rapidement des preuves de concept cinématographiques.
Prévisualisation — storyboards, blocking de caméra, visualisation des plans.
Contenu social court — 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 CometAPI console. Obtenez la clé d’API d’identification d’accès de l’interface. Cliquez sur “Add Token” dans la section API token du centre personnel, récupérez 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 d’API et définissez le corps de la requête. La méthode et le corps de la requête sont fournis dans 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 depuis votre compte. base url is office Create video

Insérez votre question ou votre demande 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 le statut de la tâche et les données de sortie.

Entraînement 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 de l’audio).

FAQ

Tarification

Utilisez l'estimation rapide ci-dessus pour une seule exécution, puis consultez la comparaison complète entre CometAPI et le prix officiel.

Test de 5 secondes

$1.20

Coût d'utilisation CometAPI estimé

Test de 10 secondes

$2.40

Coût d'utilisation CometAPI estimé

Test de 15 secondes

$3.60

Coût d'utilisation CometAPI estimé

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

API

Copiez un point de terminaison et un exemple de code fonctionnels, puis ouvrez la référence API complète si vous avez besoin de tous les paramètres.

Une API, un accès aux modèles prêt pour la production

Authentifiez-vous une seule fois, appelez le point de terminaison du modèle et conservez le même workflow de facturation et d'observabilité entre les fournisseurs.

POST/v1/videos

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 de la physique et du monde plus poussée 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);

Capacités

Passez en revue les informations clés du modèle avant de choisir une architecture ou d'estimer la charge en production.

Fonctionnalités prises en charge

Fonctionnalités renvoyées par l'API du modèle existante.

text-to-video

image-to-video

Entrée et sortie

Entrées

text

Sorties

video

Profil de production

Fournisseur: OpenAI
Contexte: Selon le modèle
Usage commercial: Pris en charge

Cas d'usage

Utilisez Sora 2 Pro pour des workflows de production adaptés à ses capacités video, puis comparez d'autres options avant un engagement à long terme.

Concepts texte-vers-vidéo et contenus sociaux

Démos produits et storyboards cinématographiques

Mouvement image-vers-vidéo et itération créative

Autres modèles

Comparez d'autres modèles disponibles via CometAPI selon des compromis de qualité, latence, fonctionnalités et prix.

Ouvrir la comparaison de modèles →

Aliyun

Wan3.0

De la vérification rapide au rendu cinématographique, la facturation est basée sur la durée de la vidéo générée et le choix de la résolution appropriée, faisant de chaque génération un investissement créatif planifié, règle de l’activité

Voir le modèle

MiniMax

MiniMax H3

minimax-h3 est un nouveau modèle de génération vidéo conçu pour une production créative de haute qualité. Il offre une meilleure compréhension des requêtes, une cohérence visuelle renforcée, des mouvements plus fluides et un contrôle plus flexible des images de référence, pour des flux de travail de génération vidéo cinématographiques.

Voir le modèle

Bytedance

Seedance 2.5

seedance-2-5 est un modèle de génération conjointe audio-vidéo de nouvelle génération, conçu pour des récits de 30 secondes, avec un contrôle précis des références et de puissantes capacités d'édition.

Voir le modèle

Flux

Flux 3

FLUX 3 - Modèles du monde réel : vers des modèles de flux multimodaux en tant qu'ossature de l'intelligence visuelle.

Voir le modèle

Bytedance

Seedance 2-0

Seedance 2.0 est le modèle de fondation vidéo multimodal de nouvelle génération de ByteDance, axé sur la génération de vidéos narratives cinématographiques à plusieurs plans. Contrairement aux démonstrations texte-vers-vidéo à plan unique, Seedance 2.0 met l’accent sur un contrôle basé sur des références (images, clips courts, audio), la cohérence des personnages et des styles d’un plan à l’autre, ainsi qu’une synchronisation audio/vidéo native — visant à rendre la vidéo générée par IA utile aux workflows professionnels de création et de prévisualisation.

Voir le modèle

Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1 est un modèle multimodal de génération de vidéos conçu pour la création de contenus professionnels, la publicité, les courts métrages, la production pour les réseaux sociaux et la narration. Il étend les capacités de HappyHorse 1.0 — qui a suscité une attention considérable après s’être classé parmi les meilleurs lors d’évaluations indépendantes de génération vidéo — en offrant une cohérence des scènes renforcée et une fidélité visuelle améliorée.

Voir le modèle

Uptime

Consultez les données de heartbeat en direct, la disponibilité des points de terminaison et les temps de réponse observés avant la mise en production.

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OpenAI

Disponible

sora-2-pro

Sora 2 Pro API

Prix de départ

$0.24 / seconde

Facturation à l'usage

État de l'API

Disponible

Point de terminaison de production

Réponse

Prêt pour l'asynchrone

Temps de réponse API observé

Date de publication

May 31, 2026

OpenAI

Playground

Essayez Sora 2 Pro avec une vraie requête, examinez ses paramètres et validez le résultat avant d'intégrer l'API.

Aperçu

Un aperçu pratique de Sora 2 Pro, avec les comportements importants et les points d'attention pour l'intégration.

Fonctionnalités clés

Génération multimodale (vidéo + audio) — Sora-2-Pro génère des images vidéo avec un audio synchronisé (dialogues, sons d’ambiance, effets sonores (SFX)) plutôt que 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) et une cohérence plus longue par scène 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 prompts purement textuels et peut accepter des images d’entrée ou des images de référence pour guider la composition (workflows input_reference).
Caméos / injection de ressemblance — peut insérer la ressemblance capturée d’un utilisateur dans des scènes générées avec des workflows de consentement dans l’application.
Plausibilité physique : meilleure permanence des objets et fidélité du mouvement (p. ex., inertie, flottabilité), réduisant les artefacts irréalistes de « téléportation » fréquents dans les systèmes antérieurs.
Contrôlabilité : prend en charge des prompts structurés et des directives au niveau du plan pour permettre aux créateurs de spécifier la caméra, l’éclairage et des séquences multi‑plans.

Détails techniques & surface d’intégration

Paramètres typiques :

model: "sora-2-pro"
prompt: description de scène en langue naturelle, éventuellement avec des indications de dialogue
seconds / duration: longueur cible du clip (Pro prend en charge la qualité la plus élevée dans 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.

Performances de référence

Limitations (pratiques & 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 & de calcul — les clips longs sont coûteux en calcul ; beaucoup de workflows limitent les clips à des durées courtes (p. ex., de quelques secondes à une dizaine de secondes pour des sorties de haute qualité).
Vie privée / consentement — l’injection de ressemblance (« caméos ») comporte des risques de consentement et de més-/désinformation ; OpenAI propose des contrôles de sécurité explicites et des mécanismes de révocation dans l’application, mais une intégration responsable est requise.
Coût & latence — les rendus de qualité Pro peuvent être plus onéreux et plus lents que des modèles plus légers ou concurrents ; tenir compte de la facturation au second/au rendu et de la mise en file d’attente.
Filtrage de contenu de 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’usage typiques et recommandés

Cas d’usage :

Prototypes marketing & publicitaires — créer rapidement des preuves de concept cinématographiques.
Prévisualisation — storyboards, blocking de caméra, visualisation des plans.
Contenu social court — clips stylisés avec dialogues et SFX synchronisés.
Comment accéder à l’API Sora 2 Pro

Étape 1 : S’inscrire pour obtenir une clé API

cometapi-key

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

Insérez votre question ou votre demande 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 le statut de la tâche et les données de sortie.

Entraînement 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 de l’audio).

FAQ

Tarification

Utilisez l'estimation rapide ci-dessus pour une seule exécution, puis consultez la comparaison complète entre CometAPI et le prix officiel.

Test de 5 secondes

$1.20

Coût d'utilisation CometAPI estimé

Test de 10 secondes

$2.40

Coût d'utilisation CometAPI estimé

Test de 15 secondes

$3.60

Coût d'utilisation CometAPI estimé

Tarification pour Sora 2 Pro

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

API

Copiez un point de terminaison et un exemple de code fonctionnels, puis ouvrez la référence API complète si vous avez besoin de tous les paramètres.

Une API, un accès aux modèles prêt pour la production

Authentifiez-vous une seule fois, appelez le point de terminaison du modèle et conservez le même workflow de facturation et d'observabilité entre les fournisseurs.

POST/v1/videos

Exemple de code et API pour Sora 2 Pro

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);

Capacités

Passez en revue les informations clés du modèle avant de choisir une architecture ou d'estimer la charge en production.

Fonctionnalités prises en charge

Fonctionnalités renvoyées par l'API du modèle existante.

text-to-video

image-to-video

Entrée et sortie

Entrées

text

Sorties

video

Profil de production

Fournisseur: OpenAI
Contexte: Selon le modèle
Usage commercial: Pris en charge

Cas d'usage

Utilisez Sora 2 Pro pour des workflows de production adaptés à ses capacités video, puis comparez d'autres options avant un engagement à long terme.

Concepts texte-vers-vidéo et contenus sociaux

Démos produits et storyboards cinématographiques

Mouvement image-vers-vidéo et itération créative

Autres modèles

Comparez d'autres modèles disponibles via CometAPI selon des compromis de qualité, latence, fonctionnalités et prix.

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FLUX 3 - Modèles du monde réel : vers des modèles de flux multimodaux en tant qu'ossature de l'intelligence visuelle.

Uptime

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