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Sora 2 Pro

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Sora 2 Pro は、当社で最も高度かつ強力なメディア生成モデルで、音声と同期した動画を生成できます。自然言語または画像から、精細でダイナミックな動画クリップを生成します。
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概要
機能
料金プラン
API

主要機能

  • マルチモーダル生成（動画＋音声） — Sora-2-Pro は、映像と音声を別々に生成するのではなく、ビデオフレームと同期した音声（セリフ、環境音、SFX）を同時に生成します。
  • 高い忠実度／“Pro”ティア — より高い視覚的忠実度、難度の高いショット（複雑な動き、遮蔽、物理的インタラクション）、および Sora-2（非Pro）より長いシーン内一貫性に合わせてチューニングされています。標準の Sora-2 モデルよりレンダリングに時間がかかる場合があります。
  • 入力の多様性 — 純テキストのプロンプトをサポートし、構図をガイドするために画像入力フレームや参照画像（input_reference ワークフロー）を受け付けます。
  • カメオ／類似容貌の挿入 — アプリ内の同意ワークフローに基づき、生成シーンにユーザーの撮影した容貌を挿入できます。
  • 物理的妥当性： オブジェクトの永続性と動きの忠実度（例：慣性、浮力）が向上し、従来システムで一般的だった不自然な「テレポート」アーティファクトを低減します。
  • 制御性： 構造化プロンプトやショット単位の指示をサポートし、制作者がカメラ、照明、マルチショットのシーケンスを指定できます。

技術詳細と連携面

モデルファミリー： Sora 2（ベース）と Sora 2 Pro（高品質バリアント）。
入力モダリティ： テキストプロンプト、画像リファレンス、類似性のための短いカメオ動画／音声の録画。
出力モダリティ： エンコード済み動画（音声付き）— パラメータは /v1/videos エンドポイントで公開（モデル選択は model: "sora-2-pro"）。API サーフェスは作成／取得／一覧／削除の各操作に関して OpenAI の videos エンドポイントファミリーに従います。

学習とアーキテクチャ（公開要約）： OpenAI は、Sora 2 を大規模な動画データで学習し、世界シミュレーションを改善するための事後学習を行ったと説明しています。具体（モデルサイズ、正確なデータセット、トークナイゼーション）の逐一の詳細は公開されていません。大規模計算、特化した動画トークナイザ／アーキテクチャ、マルチモーダル整合コンポーネントが想定されます。

API エンドポイントとワークフロー： ジョブベースのワークフローを採用。作成の POST リクエスト（model="sora-2-pro"）を送信し、ジョブ ID または location を受け取り、完了までポーリングまたは待機して、結果ファイルをダウンロードします。公開例で一般的なパラメータには prompt、seconds/duration、size/resolution、画像ガイド開始用の input_reference があります。

一般的なパラメータ：

  • model: "sora-2-pro"
  • prompt: 自然言語によるシーン記述（必要に応じてセリフのキューも可）
  • seconds / duration: 目標クリップ長（Pro は利用可能な長さの範囲で最高品質をサポート）
  • size / resolution: 多くのユースケースで Pro は最大 1080p まで対応とのコミュニティ報告があります。

コンテンツ入力： 画像ファイル（JPEG/PNG/WEBP）をフレームまたはリファレンスとして指定可能。使用時はターゲット解像度に合わせ、構図のアンカーとして機能させるのが望ましいです。

レンダリング動作： Pro はフレーム間の一貫性と現実的な物理挙動を優先するよう調整されており、非Pro系より 1 クリップあたりの計算時間が長く、コストが高くなる傾向があります。

ベンチマーク性能

定性的な強み： 先行モデルに比べ、リアリズム、物理的一貫性、同期音声が改善。VBench の他結果でも、Sora-2 と派生モデルは同時期のクローズドソース群や時間的コヒーレンスで上位に位置づけられます。

独立したタイミング／スループット（例示ベンチ）：ある比較では、Sora-2-Pro は 20秒・1080p のクリップで平均 ~2.1分、同タスクで競合（Runway Gen-3 Alpha Turbo）はより高速（~1.7分）でした — 品質とレンダーレイテンシ、プラットフォーム最適化のトレードオフが存在します。

制限事項（実務・安全）

  • 物理／一貫性は完璧ではない — 改善されているものの、アーティファクト、不自然な動き、音声同期の誤りが発生する可能性があります。
  • 長さと計算資源の制約 — 長尺クリップは計算負荷が高く、多くの実務ワークフローでは高品質出力を短尺（数秒〜十数秒）に制限します。
  • プライバシー／同意リスク — 類似容貌の挿入（「カメオ」）は同意や誤情報リスクを伴います。OpenAI はアプリ内に明示の安全制御と取り消し機構を備えていますが、責任ある連携が必要です。
  • コストと遅延 — Pro 品質のレンダリングは軽量モデルや競合より高コスト・低スループットになり得ます。秒単位／レンダー単位の課金やキュー待ちを考慮してください。
  • 安全性コンテンツフィルタリング — 有害または著作権コンテンツの生成は制限されます。モデル／プラットフォームには安全層とモデレーションが含まれます。

典型的・推奨のユースケース

ユースケース：

  • マーケティング／広告のプロトタイプ — シネマティックな概念実証を迅速に作成。
  • プリビズ — 絵コンテ、カメラブロッキング、ショットの可視化。
  • 短尺ソーシャル向けコンテンツ — セリフと SFX が同期したスタイライズドなクリップ。
  • Sora 2 Pro API へのアクセス方法

Step 1: Sign Up for API Key

cometapi.com にログインします。まだユーザーでない場合は、まず登録してください。CometAPI console にサインインします。インターフェースのアクセス認証 API キーを取得します。個人センターの API トークンで “Add Token” をクリックし、トークンキー：sk-xxxxx を取得して送信します。

CometAPI キー

Step 2: Send Requests to Sora 2 Pro API

“sora-2-pro” エンドポイントを選択して API リクエストを送信し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとボディは当社サイトの API ドキュメントで取得できます。便宜のため Apifox でのテストも提供しています。<YOUR_API_KEY> をアカウントの実際の CometAPI キーに置き換えてください。ベース url は office Create video

content フィールドに質問またはリクエストを入力します — これがモデルの応答対象になります。API レスポンスを処理して生成結果を取得します。

Step 3: Retrieve and Verify Results

API レスポンスを処理して生成結果を取得します。処理後、API はタスクのステータスと出力データを返します。

  • 内部トレーニング／シミュレーション — RL やロボティクス研究向けにシナリオ映像を生成（要配慮）。
  • クリエイティブ制作 — 人手編集（短尺クリップの連結、グレーディング、音声差し替え）と組み合わせる場合に有効。

よくある質問

Does Sora 2 Pro generate synchronized audio with video?

Yes, Sora 2 Pro generates video frames together with synchronized audio including dialogue, ambient sound, and sound effects—not produced separately but as a unified output.

What resolution and duration does Sora 2 Pro support?

Sora 2 Pro supports up to 1080p resolution. It's optimized for high-quality short clips, typically in the single-digit to low-tens of seconds range for maximum fidelity.

How does Sora 2 Pro differ from standard Sora 2?

Sora 2 Pro is tuned for higher visual fidelity, handles tougher shots (complex motion, occlusion, physical interactions), and maintains longer per-scene consistency—at the cost of longer render times.

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

Yes, Sora 2 Pro supports input_reference workflows where JPEG/PNG/WEBP images act as composition anchors to guide the generated video's starting frame or style.

Does Sora 2 Pro support likeness injection (cameos)?

Yes, Sora 2 Pro can insert a user's captured likeness into generated scenes. OpenAI has built-in consent workflows and revocation mechanisms to address privacy and misuse risks.

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

Benchmark tests show Sora 2 Pro averages approximately 2.1 minutes for a 20-second 1080p clip. Pro prioritizes quality over speed, so expect longer render times than standard Sora 2.

What physics improvements does Sora 2 Pro offer?

Sora 2 Pro improves object permanence and motion fidelity—momentum, buoyancy, and physical interactions appear more realistic with fewer 'teleporting' artifacts common in earlier video models.

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

Choose Sora 2 Pro for OpenAI ecosystem integration, likeness injection, and complex physical scenes. Veo 3 may offer faster generation and different pricing—evaluate based on your latency and budget needs.

Sora 2 Proの機能

入力モダリティ: テキストプロンプト、参照画像、本人らしさ再現のための短い録画済みカメオ動画/音声。出力モダリティ: エンコード済みの動画（音声付き）— パラメータは /v1/videos エンドポイントで公開されています（model: "sora-2-pro" によるモデル選択）。API のインターフェースは create/retrieve/list/delete 操作に関して OpenAI の videos エンドポイント群に準拠します。

Sora 2 Proの料金

Sora 2 Proの競争力のある価格設定をご確認ください。さまざまな予算や利用ニーズに対応できるよう設計されています。柔軟なプランにより、使用した分だけお支払いいただけるため、要件の拡大に合わせて簡単にスケールアップできます。Sora 2 Proがコストを管理しながら、お客様のプロジェクトをどのように強化できるかをご覧ください。
Model NameTagsOrientationResolutionPrice
sora-2-provideosPortrait720x1280$0.24 / sec
sora-2-provideosLandscape1280x720$0.24 / sec
sora-2-provideosPortrait (High Res)1024x1792$0.40 / sec
sora-2-provideosLandscape (High Res)1792x1024$0.40 / sec
sora-2-pro-all-Universal / All-$0.80000

Sora 2 ProのサンプルコードとAPI

Sora-2-proはOpenAIのフラッグシップとなる映像・音声生成モデルで、台詞や効果音が同期した短尺で高度にリアルなビデオクリップを生成し、従来の動画モデルよりも強力な物理・世界シミュレーションを実現するよう設計されています。これは有料ユーザーに提供され、API経由でのプログラムによる生成にも対応する、より高品質な「Pro」バリアントとして位置付けられています。モデルはシネマティックおよびソーシャルのユースケース向けに、制御性、時間的一貫性、音声の同期を重視しています。
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

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