Does Sora 2 Pro generate synchronized audio with video?

Sì, Sora 2 Pro genera i fotogrammi video insieme a un audio sincronizzato, inclusi dialoghi, suoni ambientali ed effetti sonori—non prodotti separatamente, ma come un output unificato.

What resolution and duration does Sora 2 Pro support?

Sora 2 Pro supporta una risoluzione fino a 1080p. È ottimizzato per clip brevi di alta qualità, tipicamente nell'ordine di pochi secondi fino a poche decine di secondi, per la massima fedeltà.

How does Sora 2 Pro differ from standard Sora 2?

Sora 2 Pro è calibrato per una maggiore fedeltà visiva, gestisce inquadrature più complesse (movimenti complessi, occlusioni, interazioni fisiche) e mantiene una coerenza per scena più prolungata—al costo di tempi di rendering più lunghi.

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

Sì, Sora 2 Pro supporta flussi di lavoro input_reference in cui le immagini JPEG/PNG/WEBP fungono da ancoraggi compositivi per guidare il fotogramma iniziale o lo stile del video generato.

Does Sora 2 Pro support likeness injection (cameos)?

Sì, Sora 2 Pro può inserire l'immagine acquisita di un utente nelle scene generate. OpenAI dispone di flussi di consenso integrati e di meccanismi di revoca per affrontare i rischi di privacy e di uso improprio.

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

I test di benchmark mostrano che Sora 2 Pro impiega in media circa 2.1 minuti per una clip di 20 secondi a 1080p. Pro privilegia la qualità rispetto alla velocità, pertanto è lecito aspettarsi tempi di rendering più lunghi rispetto a Sora 2 standard.

What physics improvements does Sora 2 Pro offer?

Sora 2 Pro migliora la permanenza degli oggetti e la fedeltà del movimento—inerzia, galleggiamento e interazioni fisiche appaiono più realistiche, con meno artefatti di 'teletrasporto' comuni nei modelli video precedenti.

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

Scegli Sora 2 Pro per l'integrazione con l'ecosistema OpenAI, l'inserimento dell'immagine dell'utente e le scene fisiche complesse. Veo 3 può offrire una generazione più rapida e prezzi differenti—valuta in base alle tue esigenze di latenza e budget.

API Sora 2 Pro Conveniente | text-to-video

Caratteristiche principali

Generazione multimodale (video + audio) — Sora-2-Pro genera fotogrammi video insieme ad audio sincronizzato (dialoghi, suoni ambientali, SFX) invece di produrre video e audio separatamente.
Fedelità superiore / “Pro” tier — ottimizzato per maggiore fedeltà visiva, inquadrature più complesse (moti complessi, occlusioni e interazioni fisiche) e una coerenza per scena più lunga rispetto a Sora-2 (non Pro). Può richiedere più tempo per il rendering rispetto al modello Sora-2 standard.
Versatilità degli input — supporta prompt in puro testo e può accettare fotogrammi di input o immagini di riferimento per guidare la composizione (workflow input_reference).
Cameo / iniezione della somiglianza — può inserire la somiglianza di un utente catturata nelle scene generate con flussi di consenso nell’app.
Plausibilità fisica: migliorata permanenza degli oggetti e fedeltà del movimento (ad es., quantità di moto, galleggiabilità), riducendo artefatti di “teletrasporto” irrealistici comuni nei sistemi precedenti.
Controllabilità: supporta prompt strutturati e indicazioni a livello di inquadratura, così i creatori possono specificare camera, illuminazione e sequenze multi-shot.

Dettagli tecnici e superficie d’integrazione

Model family: Sora 2 (base) and Sora 2 Pro (high-quality variant).
Modalità di input: prompt testuali, immagini di riferimento e brevi registrazioni video/audio cameo per la somiglianza.
Modalità di output: video codificato (con audio) — parametri esposti tramite gli endpoint /v1/videos (selezione del modello tramite model: "sora-2-pro"). Superficie API segue la famiglia di endpoint video di OpenAI per le operazioni di creazione/recupero/elenco/eliminazione.

Addestramento e architettura (sintesi pubblica): OpenAI descrive Sora 2 come addestrato su dati video su larga scala con post-addestramento per migliorare la simulazione del mondo; le specifiche (dimensione del modello, dataset esatti e tokenizzazione) non sono elencate pubblicamente in dettaglio riga per riga. Aspettatevi elevata potenza di calcolo, tokenizer/architetture video specializzati e componenti di allineamento multimodale.

Endpoint API e workflow: mostra un flusso basato su job: inviare una richiesta POST di creazione (model="sora-2-pro"), ricevere un id di job o una posizione, quindi effettuare polling o attendere il completamento e scaricare i file risultanti. I parametri comuni negli esempi pubblicati includono prompt, seconds/duration, size/resolution e input_reference per avvii guidati da immagine.

Parametri tipici :

model: "sora-2-pro"
prompt: descrizione della scena in linguaggio naturale, opzionalmente con indicazioni di dialogo
seconds / duration: lunghezza clip target ( Pro supporta la qualità più alta nelle durate disponibili)
size / resolution: segnalazioni dalla community indicano che Pro supporta fino a 1080p in molti casi d’uso.

Input di contenuto: file immagine (JPEG/PNG/WEBP) possono essere forniti come fotogramma o riferimento; quando utilizzata, l’immagine dovrebbe corrispondere alla risoluzione target e fungere da ancoraggio della composizione.

Comportamento di rendering: Pro è ottimizzato per privilegiare la coerenza frame-to-frame e una fisica realistica; questo implica tipicamente tempi di calcolo più lunghi e un costo per clip più elevato rispetto alle varianti non Pro.

Prestazioni di benchmark

Punti di forza qualitativi: OpenAI ha migliorato realismo, coerenza fisica e audio sincronizzato** rispetto ai precedenti modelli video. Altri risultati VBench indicano che Sora-2 e i derivati si collocano ai vertici (o vicino) dell’attuale panorama closed-source e della coerenza temporale.

Tempi/throughput indipendenti (benchmark esemplificativo): Sora-2-Pro ha fatto registrare una media di ~2.1 minuti per clip da 20 secondi in 1080p in un confronto, mentre un concorrente (Runway Gen-3 Alpha Turbo) è stato più veloce (~1.7 minuti) sullo stesso compito — i compromessi riguardano qualità vs latenza di rendering e ottimizzazione della piattaforma.

Limitazioni (pratiche e di sicurezza)

Fisica/coerenza non perfette — migliorate ma non impeccabili; possono ancora verificarsi artefatti, movimenti innaturali o errori di sincronizzazione audio.
Vincoli di durata e calcolo — i clip lunghi sono computazionalmente intensivi; molti workflow pratici limitano i clip a durate brevi (ad es., da pochi a poche decine di secondi per output di alta qualità).
Rischi di privacy/consenso — l’iniezione della somiglianza (“cameo”) comporta rischi di consenso e di mis-/disinformazione; OpenAI include controlli di sicurezza espliciti e meccanismi di revoca nell’app, ma è necessaria un’integrazione responsabile.
Costo e latenza — i rendering di qualità Pro possono essere più costosi e lenti rispetto a modelli più leggeri o concorrenti; considerare la fatturazione al secondo/per render e le code.
Filtri di sicurezza dei contenuti — la generazione di contenuti dannosi o protetti da copyright è limitata; il modello e la piattaforma includono livelli di sicurezza e moderazione.

Casi d’uso tipici e consigliati

Casi d’uso:

Prototipi per marketing e annunci — creare rapidamente prove di concetto cinematografiche.
Previsualizzazione — storyboard, blocking della camera, visualizzazione delle inquadrature.
Contenuti brevi per social — clip stilizzate con dialoghi sincronizzati e SFX.
Come accedere all’API Sora 2 Pro

Passo 1: Registrati per ottenere una chiave API

Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora un nostro utente, registrati prima. Accedi alla tua CometAPI console. Ottieni la chiave API delle credenziali di accesso dell’interfaccia. Clicca “Add Token” nella sezione API token del centro personale, ottieni la chiave token: sk-xxxxx e invia.

cometapi-key

Passo 2: Invia richieste all’API Sora 2 Pro

Seleziona l’endpoint “sora-2-pro” per inviare la richiesta API e imposta il corpo della richiesta. Il metodo e il corpo della richiesta sono ottenuti dalla documentazione API sul nostro sito web. Il nostro sito fornisce anche test Apifox per la tua comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua chiave CometAPI effettiva del tuo account. base url is office Create video

Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content—è a questo che il modello risponderà . Elabora la risposta dell’API per ottenere la risposta generata.

Passo 3: Recupera e verifica i risultati

Elabora la risposta dell’API per ottenere la risposta generata. Dopo l’elaborazione, l’API risponde con lo stato dell’attività e i dati di output.

Training/simulazione interna — generare visualizzazioni di scenari per la ricerca in RL o robotica (con cautela).
Produzione creativa — quando combinato con editing umano (montare clip brevi, fare color grading, sostituire l’audio).

Prezzi per Sora 2 Pro

Esplora i prezzi competitivi per Sora 2 Pro, progettato per adattarsi a vari budget e necessità di utilizzo. I nostri piani flessibili garantiscono che paghi solo per quello che usi, rendendo facile scalare man mano che i tuoi requisiti crescono. Scopri come Sora 2 Pro può migliorare i tuoi progetti mantenendo i costi gestibili.

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

Codice di esempio e API per Sora 2 Pro

Sora-2-pro è il modello di punta di OpenAI per la generazione di video+audio, progettato per creare brevi clip video altamente realistiche con dialoghi sincronizzati, effetti sonori e una simulazione fisica/del mondo più avanzata rispetto ai precedenti modelli video. È posizionato come la variante “Pro” di qualità superiore, disponibile per gli utenti a pagamento e tramite API per la generazione programmatica. Il modello enfatizza la controllabilità, la coerenza temporale e la sincronizzazione audio per casi d’uso cinematografici e social.

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);