In che modo Sora 2 Pro differisce da Sora 2 standard?

Sora 2 Pro è ottimizzato per una maggiore fedeltà visiva, gestisce riprese più impegnative (moto complesso, occlusioni, interazioni fisiche) e mantiene una coerenza a livello di scena per periodi più lunghi—a costo di tempi di rendering più lunghi.

Quanto impiega Sora 2 Pro per eseguire il rendering di un video?

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

Quali miglioramenti alla fisica offre Sora 2 Pro?

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

Quando dovrei scegliere Sora 2 Pro invece di Google Veo 3?

Scegli Sora 2 Pro per l'integrazione con l'ecosistema OpenAI, l'iniezione di somiglianza e scene fisiche complesse. Veo 3 può offrire una generazione più veloce e prezzi diversi—valuta in base alle tue esigenze di latenza e budget.

Sora 2 Pro supporta l'iniezione di somiglianza (camei)?

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

Quale risoluzione e durata supporta Sora 2 Pro?

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

Sora 2 Pro genera audio sincronizzato con il video?

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

Sora 2 Pro può usare immagini di riferimento per guidare la generazione video?

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.

OpenAI

Disponibile

sora-2-pro

Sora 2 Pro API

Sora 2 Pro è il nostro modello di generazione di contenuti multimediali più avanzato e potente, in grado di generare video con audio sincronizzato. Può creare clip video dettagliate e dinamiche a partire da linguaggio naturale o immagini.

Prezzo di partenza

$0.24 / secondo

Fatturazione a consumo

Stato dell'API

Disponibile

Endpoint di produzione

Risposta

Pronto per l'async

Tempo di risposta API osservato

Pubblicato

May 31, 2026

OpenAI

Playground

Prova Sora 2 Pro con una richiesta reale, controlla i parametri e verifica l'output prima di integrare l'API.

Panoramica

Una panoramica pratica di Sora 2 Pro, con comportamenti importanti e considerazioni per l'integrazione.

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.
Maggiore fedeltà / livello “Pro” — ottimizzato per maggiore fedeltà visiva, inquadrature più difficili (movimenti complessi, occlusioni e interazioni fisiche) e una coerenza più lunga per scena rispetto a Sora-2 (non-Pro). Potrebbe richiedere più tempo di rendering rispetto al modello Sora-2 standard.
Versatilità degli input — supporta prompt puramente testuali e può accettare fotogrammi di input immagine o immagini di riferimento per guidare la composizione (input_reference workflows).
Cameo / iniezione di somiglianza — può inserire la fisionomia catturata di un 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 indicazioni a livello di inquadratura, così i creatori possono 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"). La superficie API segue la famiglia di endpoint video di OpenAI per le operazioni create/retrieve/list/delete.

Addestramento 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; i dettagli specifici (dimensione del modello, dataset esatti e tokenizzazione) non sono pubblicamente elencati voce per voce. Aspettatevi un uso intensivo di calcolo, tokenizzatori/architetture video specializzati e componenti di allineamento multimodale.

Endpoint API e workflow: mostrare un flusso basato su job: inviare una richiesta POST di creazione (model="sora-2-pro"), ricevere un job id o una posizione, quindi effettuare polling o attendere il completamento e scaricare il/i file risultante/i. 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 del clip desiderata ( Pro supporta la massima qualità nelle durate disponibili)
size / resolution: segnalazioni della community indicano che Pro supporta fino a 1080p in molti casi d'uso.

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

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

Prestazioni benchmark

Punti di forza qualitativi: OpenAI ha migliorato il realismo, la coerenza della fisica e l'audio sincronizzato** rispetto ai modelli video precedenti. Altri risultati VBench indicano che Sora-2 e derivati sono ai vertici o vicino ai vertici tra i sistemi chiusi contemporanei e per la coerenza temporale.

Tempi/throughput indipendenti (bench di esempio): Sora-2-Pro ha registrato una media di ~2.1 minuti per clip di 20 secondi a 1080p in un confronto, mentre un concorrente (Runway Gen-3 Alpha Turbo) è stato più veloce (~1.7 minuti) sullo stesso task — 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 gravosi in termini di calcolo; molti workflow pratici limitano i clip a durate brevi (ad es., da una cifra a poche decine di secondi per output di alta qualità).
Rischi per privacy/consenso — l'iniezione di somiglianza (“cameo”) comporta rischi di consenso e mis-/disinformazione; OpenAI dispone di controlli di sicurezza espliciti e meccanismi di revoca nell'app, ma è richiesta 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 per secondo/per render e l'accodamento.
Filtro dei contenuti di 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 advertising — creare rapidamente proof of concept cinematografici.
Previsualizzazione — storyboard, blocking della camera, visualizzazione delle inquadrature.
Contenuti brevi per i social — clip stilizzate con dialoghi sincronizzati e SFX.
Come accedere all'API di Sora 2 Pro

Passaggio 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 su “Add Token” nel token API nel centro personale, ottieni la chiave token: sk-xxxxx e invia.

cometapi-key

Passaggio 2: Inviare richieste all'API di Sora 2 Pro

Seleziona l'endpoint “sora-2-pro” per inviare la richiesta API e imposta il body della richiesta. Il metodo della richiesta e il body della richiesta sono ottenuti dalla nostra documentazione API sul sito web. 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 Create video

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

Passaggio 3: Recuperare e verificare 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.

Formazione/simulazione interna — generare visualizzazioni di scenario per ricerche RL o robotica (con cautela).
Produzione creativa — quando combinata con editing umano (assemblare clip brevi, color grading, sostituire l'audio).

FAQ

Prezzi

Usa la stima rapida sopra per una singola esecuzione, poi consulta il confronto completo tra CometAPI e prezzo ufficiale.

Test da 5 secondi

$1.20

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Test da 10 secondi

$2.40

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Test da 15 secondi

$3.60

Costo di utilizzo CometAPI stimato

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

API

Copia un endpoint funzionante e un esempio di codice, poi apri il riferimento API completo quando ti serve ogni parametro.

Un'unica API, accesso ai modelli pronto per la produzione

Autenticati una sola volta, chiama l'endpoint del modello e mantieni lo stesso flusso di fatturazione e osservabilità tra i fornitori.

POST/v1/videos

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 realistiche con dialoghi sincronizzati, effetti sonori e una simulazione della fisica e del mondo più solida rispetto ai precedenti modelli video. È posizionato come la variante “Pro” di qualità superiore, disponibile per gli utenti paganti e tramite l’API per la generazione programmatica. Il modello pone l’accento sulla 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);

Capacità

Consulta i dati chiave del modello prima di scegliere un'architettura o stimare il carico in produzione.

Capacità supportate

Funzionalità restituite dall'API del modello esistente.

text-to-video

image-to-video

Input e output

Input

text

Output

video

Profilo di produzione

Fornitore: OpenAI
Contesto: Dipende dal modello
Uso commerciale: Supportato

Casi d'uso

Usa Sora 2 Pro per flussi di produzione in linea con le sue capacità video, poi confronta altre alternative prima di un'integrazione a lungo termine.

Concetti da testo a video e contenuti social

Demo di prodotto e storyboard cinematografici

Movimento da immagine a video e iterazione creativa

Altri modelli

Confronta altri modelli disponibili tramite CometAPI in base a qualità, latenza, capacità e prezzo.

Apri confronto modelli →

Aliyun

Wan3.0

Dalla verifica rapida all'output cinematografico, la fatturazione si basa sulla durata del video generato, sulla selezione della risoluzione appropriata e sulla trasformazione di ogni generazione in una regola per un'attività di investimento creativo pianificata.

Visualizza modello

MiniMax

MiniMax H3

minimax-h3 è un nuovo modello di generazione video progettato per una produzione creativa di alta qualità. Offre una migliore comprensione dei prompt, una maggiore coerenza visiva, movimenti più fluidi e un controllo più flessibile delle immagini di riferimento, per flussi di lavoro cinematografici di generazione video.

Visualizza modello

Bytedance

Seedance 2.5

seedance-2-5 è un modello generativo congiunto audio-video di nuova generazione, progettato per narrazioni da 30 secondi, con controllo preciso dei riferimenti e potenti funzionalità di editing.

Visualizza modello

Flux

Flux 3

FLUX 3 - Modelli del mondo reale: verso modelli di flusso multimodali come spina dorsale dell'intelligenza visiva.

Visualizza modello

Bytedance

Seedance 2-0

Seedance 2.0 è il modello multimodale di base per il video di nuova generazione di ByteDance, incentrato sulla generazione di video narrativi cinematografici a più inquadrature. A differenza delle demo da testo a video a singola inquadratura, Seedance 2.0 enfatizza il controllo basato su riferimenti (immagini, clip brevi, audio), la coerenza di personaggi/stile tra le inquadrature e la sincronizzazione audio/video nativa — con l’obiettivo di rendere i video generati dall’IA utili per i flussi di lavoro creativi professionali e di previsualizzazione.

Visualizza modello

Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1 è un modello multimodale per la generazione di video progettato per la creazione di contenuti professionali, la pubblicità, i cortometraggi, la produzione per i social media e la narrazione. Estende le capacità di HappyHorse 1.0 — che ha suscitato notevole attenzione dopo essersi classificato ai vertici in valutazioni indipendenti sulla generazione di video — con una coerenza delle scene più solida e una fedeltà visiva migliorata.

Visualizza modello

Uptime

Controlla i dati di heartbeat in tempo reale, la disponibilità dell'endpoint e i tempi di risposta osservati prima di passare in produzione.

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OpenAI

Disponibile

sora-2-pro

Sora 2 Pro API

Prezzo di partenza

$0.24 / secondo

Fatturazione a consumo

Stato dell'API

Disponibile

Endpoint di produzione

Risposta

Pronto per l'async

Tempo di risposta API osservato

Pubblicato

May 31, 2026

OpenAI

Playground

Prova Sora 2 Pro con una richiesta reale, controlla i parametri e verifica l'output prima di integrare l'API.

Panoramica

Una panoramica pratica di Sora 2 Pro, con comportamenti importanti e considerazioni per l'integrazione.

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.
Maggiore fedeltà / livello “Pro” — ottimizzato per maggiore fedeltà visiva, inquadrature più difficili (movimenti complessi, occlusioni e interazioni fisiche) e una coerenza più lunga per scena rispetto a Sora-2 (non-Pro). Potrebbe richiedere più tempo di rendering rispetto al modello Sora-2 standard.
Versatilità degli input — supporta prompt puramente testuali e può accettare fotogrammi di input immagine o immagini di riferimento per guidare la composizione (input_reference workflows).
Cameo / iniezione di somiglianza — può inserire la fisionomia catturata di un 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 indicazioni a livello di inquadratura, così i creatori possono specificare camera, illuminazione e sequenze multi-shot.

Dettagli tecnici e superficie di integrazione

Parametri tipici :

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

Prestazioni benchmark

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 gravosi in termini di calcolo; molti workflow pratici limitano i clip a durate brevi (ad es., da una cifra a poche decine di secondi per output di alta qualità).
Rischi per privacy/consenso — l'iniezione di somiglianza (“cameo”) comporta rischi di consenso e mis-/disinformazione; OpenAI dispone di controlli di sicurezza espliciti e meccanismi di revoca nell'app, ma è richiesta 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 per secondo/per render e l'accodamento.
Filtro dei contenuti di 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 advertising — creare rapidamente proof of concept cinematografici.
Previsualizzazione — storyboard, blocking della camera, visualizzazione delle inquadrature.
Contenuti brevi per i social — clip stilizzate con dialoghi sincronizzati e SFX.
Come accedere all'API di Sora 2 Pro

Passaggio 1: Registrati per ottenere una chiave API

cometapi-key

Passaggio 2: Inviare richieste all'API di Sora 2 Pro

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

Passaggio 3: Recuperare e verificare 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.

Formazione/simulazione interna — generare visualizzazioni di scenario per ricerche RL o robotica (con cautela).
Produzione creativa — quando combinata con editing umano (assemblare clip brevi, color grading, sostituire l'audio).

FAQ

Prezzi

Usa la stima rapida sopra per una singola esecuzione, poi consulta il confronto completo tra CometAPI e prezzo ufficiale.

Test da 5 secondi

$1.20

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Test da 10 secondi

$2.40

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Test da 15 secondi

$3.60

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Prezzi per 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

Copia un endpoint funzionante e un esempio di codice, poi apri il riferimento API completo quando ti serve ogni parametro.

Un'unica API, accesso ai modelli pronto per la produzione

Autenticati una sola volta, chiama l'endpoint del modello e mantieni lo stesso flusso di fatturazione e osservabilità tra i fornitori.

POST/v1/videos

Codice di esempio e API per 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);

Capacità

Consulta i dati chiave del modello prima di scegliere un'architettura o stimare il carico in produzione.

Capacità supportate

Funzionalità restituite dall'API del modello esistente.

text-to-video

image-to-video

Input e output

Input

text

Output

video

Profilo di produzione

Fornitore: OpenAI
Contesto: Dipende dal modello
Uso commerciale: Supportato

Casi d'uso

Usa Sora 2 Pro per flussi di produzione in linea con le sue capacità video, poi confronta altre alternative prima di un'integrazione a lungo termine.

Concetti da testo a video e contenuti social

Demo di prodotto e storyboard cinematografici

Movimento da immagine a video e iterazione creativa

Altri modelli

Confronta altri modelli disponibili tramite CometAPI in base a qualità, latenza, capacità e prezzo.

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seedance-2-5 è un modello generativo congiunto audio-video di nuova generazione, progettato per narrazioni da 30 secondi, con controllo preciso dei riferimenti e potenti funzionalità di editing.

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Flux 3

FLUX 3 - Modelli del mondo reale: verso modelli di flusso multimodali come spina dorsale dell'intelligenza visiva.

Uptime

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