Does Sora 2 Pro generate synchronized audio with video?

Sì, Sora 2 Pro genera fotogrammi video insieme ad 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 ottimizzato per una maggiore fedeltà visiva, gestisce riprese più complesse (movimenti complessi, occlusioni, interazioni fisiche) e mantiene una coerenza per scena più duratura—al costo di tempi di rendering più lunghi.

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

Sì, Sora 2 Pro supporta i workflow input_reference in cui le immagini JPEG/PNG/WEBP fungono da ancore di composizione 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 la somiglianza acquisita di un utente nelle scene generate. OpenAI ha workflow di consenso integrati e meccanismi di revoca per affrontare i rischi di privacy e 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. Sora 2 Pro privilegia la qualità rispetto alla velocità, quindi aspettati 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—quantità di moto, galleggiamento e interazioni fisiche risultano più realistici, 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 della somiglianza e le scene fisiche complesse. Veo 3 può offrire generazione più rapida e prezzi differenti—valuta in base alle tue esigenze di latenza e budget.

API Sora 2 Pro Conveniente | text-to-video

Playground per Sora 2 Pro

Esplora il Playground di Sora 2 Pro — un ambiente interattivo per testare modelli ed eseguire query in tempo reale. Prova prompt, regola parametri e itera istantaneamente per accelerare lo sviluppo e convalidare i casi d'uso.

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.
Fedeltà superiore / livello “Pro” — ottimizzato per maggiore fedeltà visiva, inquadrature più difficili (movimenti complessi, occlusione e interazioni fisiche) e una coerenza per scena più lunga rispetto a Sora-2 (non Pro). Potrebbe 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 immagine o immagini di riferimento per guidare la composizione (flussi di lavoro input_reference).
Cameo / iniezione della somiglianza — può inserire la sembianza catturata dell’utente nelle scene generate con workflow di consenso nell’app.
Plausibilità fisica: permanenza degli oggetti e fedeltà del movimento migliorate (ad es., quantità di moto, galleggiabilità), riducendo artefatti irrealistici di “teletrasporto” comuni nei sistemi precedenti.
Controllabilità: supporta prompt strutturati e istruzioni a livello di ripresa, così che i creatori possano specificare camera, illuminazione e sequenze multi-shot.

Dettagli tecnici e superficie di integrazione

Famiglia di modelli: Sora 2 (base) e Sora 2 Pro (variante di alta qualità).
Modalità di input: prompt testuali, immagini di riferimento e brevi cameo video/audio registrati 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 allineata alla famiglia di endpoint video di OpenAI per operazioni di creazione/recupero/elenco/eliminazione.

Training e architettura (sintesi pubblica): OpenAI descrive Sora 2 come addestrato su dati video su larga scala con post-training per migliorare la simulazione del mondo; dettagli specifici (dimensione del modello, dataset esatti e tokenizzazione) non sono elencati pubblicamente riga per riga. È lecito aspettarsi elevato impiego di compute, tokenizer/architetture video specializzati e componenti di allineamento multimodale.

Endpoint API e workflow: illustra un flusso di lavoro basato su job: inviare una richiesta di creazione POST (model="sora-2-pro"), ricevere un job id 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 immagini.

Parametri tipici :

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

Contenuti in input: file immagine (JPEG/PNG/WEBP) possono essere forniti come fotogramma o riferimento; quando usata, l’immagine dovrebbe corrispondere alla risoluzione target e fungere da ancoraggio compositivo.

Comportamento di rendering: Pro è tarato per dare priorità alla coerenza fotogramma per fotogramma e a una fisica realistica; ciò implica tipicamente tempi di calcolo più lunghi e costi più elevati per clip rispetto alle varianti non Pro.

Prestazioni nei benchmark

Punti di forza qualitativi: OpenAI ha migliorato realismo, coerenza fisica e audio sincronizzato** rispetto ai modelli video precedenti. Altri risultati VBench indicano che Sora-2 e derivati si collocano ai vertici tra i sistemi closed-source contemporanei e per coerenza temporale.

Tempistiche/throughput indipendenti (bench di esempio): 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 task — i compromessi sono qualità vs latenza di rendering e ottimizzazione della piattaforma.

Limitazioni (pratiche e sicurezza)

Fisica/coerenza non perfette — migliorate ma non impeccabili; possono ancora verificarsi artefatti, movimenti innaturali o errori di sincronizzazione audio.
Vincoli di durata e compute — clip lunghe richiedono molto compute; in molte pratiche operative le clip sono limitate a durate brevi (es.: da pochi secondi a poche decine per output di alta qualità).
Rischi di privacy/consenso — l’iniezione della somiglianza (“cameo”) comporta rischi di consenso e mis-/disinformazione; OpenAI include controlli di sicurezza espliciti e meccanismi di revoca nell’app, ma è richiesta un’integrazione responsabile.
Costo e latenza — i render di qualità Pro possono essere più costosi e lenti rispetto a modelli più leggeri o concorrenti; considerare la fatturazione per secondo/per render e l’eventuale messa in coda.
Filtraggio dei contenuti per la sicurezza — 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 adv — creare rapidamente proof-of-concept cinematografici.
Pre-visualizzazione — storyboard, blocking della camera, visualizzazione delle inquadrature.
Brevi contenuti social — clip stilizzate con dialoghi e SFX sincronizzati.
Come accedere all’API Sora 2 Pro

Passaggio 1: Registrati per la chiave API

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

cometapi-key

Passaggio 2: Invia richieste all’API Sora 2 Pro

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

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

Passaggio 3: Recupera e verifica i risultati

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

Training/simulazione interna — generare visualizzazioni di scenari per ricerca in RL o robotica (con cautela).
Produzione creativa — se combinata con editing umano (montaggio di clip brevi, color grading, sostituzione audio).

FAQ

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 generazione video+audio di punta di OpenAI, progettato per creare brevi clip video altamente realistici con dialoghi sincronizzati, effetti sonori e una simulazione della fisica e del mondo più robusta rispetto ai precedenti modelli video. È posizionato come la variante “Pro” di qualità superiore, disponibile per gli utenti paganti 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.

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);