How does Sora 2 Pro differ from standard Sora 2?

Sora 2 Pro はより高い視覚的忠実度にチューニングされ、より難易度の高いショット（複雑な動き、オクルージョン、物理的相互作用）に対応し、シーンごとの一貫性をより長時間維持します—その代償としてレンダリング時間は長くなります。

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

ベンチマークでは、20秒の1080pクリップで平均約2.1分を要します。Pro は速度より品質を優先するため、標準の Sora 2 よりレンダリング時間が長くなると見込んでください。

What physics improvements does Sora 2 Pro offer?

Sora 2 Pro はオブジェクトの永続性と動きの忠実度を改善し—運動量、浮力、物理的相互作用がより現実的に見えるようになり、従来のビデオモデルで一般的だった 'テレポート' アーティファクトが減少します。

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

OpenAI エコシステムとの統合、ライクネス注入、複雑な物理シーンが必要な場合は Sora 2 Pro を選んでください。Veo 3 はより高速な生成や異なる価格設定を提供する可能性があるため、レイテンシと予算のニーズに基づいて評価してください。

Does Sora 2 Pro support likeness injection (cameos)?

はい、Sora 2 Pro は生成したシーンにユーザーがキャプチャした肖像を挿入できます。OpenAI にはプライバシーと悪用リスクに対処するための同意ワークフローと撤回メカニズムが組み込まれています。

What resolution and duration does Sora 2 Pro support?

Sora 2 Pro は最大1080pの解像度をサポートします。高品質な短尺クリップ向けに最適化されており、最大の忠実度は通常、一桁秒から十数秒程度の長さで得られます。

Does Sora 2 Pro generate synchronized audio with video?

はい、Sora 2 Pro はセリフ、環境音、効果音を含む同期音声とともに動画フレームを生成します—別々に生成するのではなく、統合された出力として生成します。

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

はい、Sora 2 Pro は input_reference ワークフローをサポートしており、JPEG/PNG/WEBP 画像をコンポジションのアンカーとして用いて、生成動画の開始フレームやスタイルをガイドできます。

OpenAI

利用可能

sora-2-pro

Sora 2 Pro API

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。

最低料金

$0.24 / 秒

従量課金

APIの稼働状況

利用可能

本番エンドポイント

応答速度

非同期対応

実測APIレスポンス

公開日

May 31, 2026

OpenAI

Playground

実際のリクエストでSora 2 Proを試し、パラメーターを確認し、API統合前に出力を検証できます。

概要

Sora 2 Proの実用的な概要と、重要な挙動・統合時の注意点。

主要な機能

マルチモーダル生成（動画 + 音声） — Sora-2-Pro は、動画と音声を別々に生成するのではなく、同期した音声（セリフ、環境音、SFX）とともに動画フレームを同時に生成します。
高忠実度 / “Pro” ティア — より高い視覚的忠実度、難易度の高いショット（複雑なモーション、オクルージョン、物理的相互作用）、および Sora-2（非Pro）より長いシーン内一貫性を目指して調整されています。標準の Sora-2 モデルよりレンダリングに時間を要する場合があります。
入力の多様性 — 純粋なテキストプロンプトをサポートし、構図をガイドするための画像入力フレームや参照画像も受け付けます（input_reference ワークフロー）。
カメオ／ライクネス挿入 — アプリ内の同意フローにより、ユーザーが撮影したライクネスを生成シーンに挿入できます。
物理的妥当性: 物体の永続性と動きの忠実度（例：運動量、浮力）が向上し、従来のシステムで一般的だった不自然な「テレポート」的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レベルの指示をサポートし、制作者がカメラ、ライティング、マルチショットのシーケンスを指定できます。

技術詳細とインテグレーション面

モデルファミリー: Sora 2（ベース）および 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、画像参照、ライクネス用の短いカメオ動画/音声。
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 OpenAI の videos エンドポイントファミリーに従い、作成/取得/一覧/削除をサポートします。

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施したと説明しています。具体的なモデル規模、厳密なデータセット、トークナイゼーションの詳細は逐一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提示します：POST の作成リクエストを送信（model="sora-2-pro"）、ジョブ ID またはロケーションを受け取り、完了までポーリングまたは待機して、生成された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、および画像ガイドの開始に用いる input_reference が含まれます。

代表的なパラメータ :

model: "sora-2-pro"
prompt: 自然言語のシーン記述（必要に応じてセリフのキューを含める）
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: コミュニティの報告では、多くのユースケースで Pro は最大 1080p をサポートするとされています。

コンテンツ入力: 画像ファイル（JPEG/PNG/WEBP）をフレームまたは参照として提供可能。使用する場合は、対象解像度に合わせ、構図のアンカーとして機能させることが推奨されます。

レンダリングの挙動: Pro はフレーム間のコヒーレンスと現実的な物理表現を優先するよう調整されており、通常版より計算時間が長く、クリップあたりの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: OpenAI は、先行する動画モデルと比べてリアリズム、物理的整合性、同期音声（audio**）を改善しています。その他の VBench の結果では、Sora-2 とその派生は、最新のクローズドソース系および時間的コヒーレンスの評価でトップクラスに位置しています。

独立検証のタイミング/スループット（例示ベンチ）: 1080p・20秒のクリップで、Sora-2-Pro の平均は約 ~2.1 分、競合（Runway Gen-3 Alpha Turbo）は同タスクでより高速（~1.7 分）でした。品質とレンダー待ち時間、プラットフォーム最適化の間にトレードオフがあります。

制限事項（実運用と安全性）

物理/一貫性の完全性ではない — 改善はされているものの完璧ではなく、アーティファクト、不自然な動き、音声の同期ずれが発生する場合があります。
尺と計算制約 — 長尺は計算負荷が大きく、実務上は高品質出力を短尺（数秒〜十数秒）に制限するワークフローが一般的です。
プライバシー/同意リスク — ライクネス挿入（「カメオ」）は同意と誤情報リスクを伴います。OpenAI はアプリで明示的な安全管理と取り消しメカニズムを提供していますが、責任ある統合が必要です。
コストとレイテンシ — Pro 品質のレンダーは軽量モデルや競合より高コスト・高遅延になり得ます。秒単位／レンダー単位の課金やキューイングを考慮してください。
安全コンテンツフィルタリング — 有害または著作権保護コンテンツの生成は制限されています。モデルと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。

典型的および推奨のユースケース

ユースケース:

マーケティング/広告プロトタイプ — シネマティックな試作を迅速に作成。
プリビジュアライゼーション — 絵コンテ、カメラのブロッキング、ショットの可視化。
短尺のソーシャル向けコンテンツ — セリフや SFX が同期したスタイライズドなクリップ。
How to access Sora 2 Pro API

cometapi.com にログインしてください。未登録の場合はまず登録を行ってください。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。パーソナルセンターの API token 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、API リクエストを送信してリクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは当社ウェブサイトの API ドキュメントから取得できます。便利な Apifox 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 は公式の Create video

content フィールドにあなたの質問または依頼を挿入します—モデルはその内容に応答します。API レスポンスを処理して、生成された回答を取得します。

Step 3: Retrieve and Verify Results

API レスポンスを処理して、生成された回答を取得します。処理後、API はタスクのステータスと出力データで応答します。

内部トレーニング／シミュレーション — 注意を払いつつ、RL やロボティクス研究向けにシナリオのビジュアルを生成。
クリエイティブ制作 — 短尺クリップの連結、カラーグレーディング、音声差し替えなどの人手編集と組み合わせて活用。

よくある質問

料金プラン

上記の簡易見積もりを1回分の目安にし、CometAPIと公式価格の詳細な比較もご確認ください。

5秒テスト

$1.20

CometAPI利用料金の見積もり

10秒テスト

$2.40

CometAPI利用料金の見積もり

15秒テスト

$3.60

CometAPI利用料金の見積もり

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 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

動作するエンドポイントとコード例をコピーし、全パラメーターが必要な場合は完全なAPIリファレンスを開いてください。

1つのAPIで本番対応のモデルアクセス

一度認証すれば、モデルエンドポイントを呼び出し、プロバイダー間で同じ請求・モニタリングフローを維持できます。

POST/v1/videos

Sora 2 ProのサンプルコードとAPI

Sora-2-proは、OpenAIの旗艦となる動画＋音声生成モデルで、セリフや効果音を同期させ、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伴う、短尺で高いリアリティの動画クリップを生成するよう設計されています。有料ユーザー向けおよびAPI経由のプログラムによる生成に利用できる、より高品質な「Pro」バリアントとして位置づけられています。シネマティックやソーシャル用途に向けて、制御性、時間的整合性、音声の同期を重視しています。

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);

機能

アーキテクチャの選定や本番負荷の見積もり前に、重要なモデル情報を確認できます。

対応機能

既存のモデルAPIが返す機能。

text-to-video

image-to-video

入力と出力

入力

text

出力

video

本番環境プロファイル

プロバイダー: OpenAI
文脈: モデルによる
商用利用: 対応

ユースケース

videoの機能に合った本番ワークフローにSora 2 Proを活用し、長期的な統合前に他の選択肢とも比較してください。

テキストから動画のコンセプトとSNS向けコンテンツ

商品デモと映画的な絵コンテ

画像から動画へのモーションと創作の反復

他のモデル

品質・レイテンシ・機能・料金のトレードオフに応じて、CometAPIで利用できる他のモデルと比較できます。

モデル比較を開く →

Aliyun

Wan3.0

高速な検証からシネマティックな出力まで、課金は生成された動画の再生時間に基づき、適切な解像度を選択し、すべての生成を計画的なクリエイティブ投資活動として扱うというルールです。

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MiniMax

MiniMax H3

minimax-h3 は、高品質なクリエイティブ制作のために設計された新しい動画生成モデルです。シネマティックな動画生成ワークフローに向けて、プロンプト理解の向上、より高い視覚的一貫性、より滑らかな動き、そしてより柔軟な参照画像の制御を提供します。

モデルを見る

Bytedance

Seedance 2.5

seedance-2-5は、30秒のストーリーテリングのために設計された次世代の音声・映像統合生成モデルで、精密なリファレンス制御と強力な編集機能を備えています。

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Flux

Flux 3

FLUX 3 - 実世界モデル: 視覚インテリジェンスのバックボーンとなるマルチモーダル・フロー型モデルに向けて

モデルを見る

Bytedance

Seedance 2-0

Seedance 2.0 は、ByteDance の次世代マルチモーダル動画基盤モデルで、シネマティックかつマルチショットのナラティブ動画生成に特化しています。単一ショットのテキストから動画へのデモとは異なり、Seedance 2.0 は参照ベースのコントロール（画像、短いクリップ、音声）、ショットをまたいだキャラクター／スタイルの一貫性、ネイティブな音声／映像の同期を重視し、プロフェッショナルなクリエイティブおよびプリビジュアライゼーションのワークフローで役立つ AI 動画の実現を目指しています。

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Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1は、プロフェッショナルなコンテンツ制作、広告、短編映画、ソーシャルメディア制作、ストーリーテリングのために設計されたマルチモーダルな動画生成モデルです。独立した動画生成評価で上位にランクインして大きな注目を集めたHappyHorse 1.0の能力を拡張し、シーンの一貫性を強化し、視覚的な忠実度を高めています。

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Uptime

本番投入前に、リアルタイムのハートビートデータ、エンドポイントの可用性、実測レスポンスタイムを確認できます。

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OpenAI

利用可能

sora-2-pro

Sora 2 Pro API

最低料金

$0.24 / 秒

従量課金

APIの稼働状況

利用可能

本番エンドポイント

応答速度

非同期対応

実測APIレスポンス

公開日

May 31, 2026

OpenAI

Playground

実際のリクエストでSora 2 Proを試し、パラメーターを確認し、API統合前に出力を検証できます。

概要

Sora 2 Proの実用的な概要と、重要な挙動・統合時の注意点。

主要な機能

マルチモーダル生成（動画 + 音声） — Sora-2-Pro は、動画と音声を別々に生成するのではなく、同期した音声（セリフ、環境音、SFX）とともに動画フレームを同時に生成します。
高忠実度 / “Pro” ティア — より高い視覚的忠実度、難易度の高いショット（複雑なモーション、オクルージョン、物理的相互作用）、および Sora-2（非Pro）より長いシーン内一貫性を目指して調整されています。標準の Sora-2 モデルよりレンダリングに時間を要する場合があります。
入力の多様性 — 純粋なテキストプロンプトをサポートし、構図をガイドするための画像入力フレームや参照画像も受け付けます（input_reference ワークフロー）。
カメオ／ライクネス挿入 — アプリ内の同意フローにより、ユーザーが撮影したライクネスを生成シーンに挿入できます。
物理的妥当性: 物体の永続性と動きの忠実度（例：運動量、浮力）が向上し、従来のシステムで一般的だった不自然な「テレポート」的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レベルの指示をサポートし、制作者がカメラ、ライティング、マルチショットのシーケンスを指定できます。

技術詳細とインテグレーション面

代表的なパラメータ :

model: "sora-2-pro"
prompt: 自然言語のシーン記述（必要に応じてセリフのキューを含める）
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: コミュニティの報告では、多くのユースケースで Pro は最大 1080p をサポートするとされています。

ベンチマーク性能

制限事項（実運用と安全性）

物理/一貫性の完全性ではない — 改善はされているものの完璧ではなく、アーティファクト、不自然な動き、音声の同期ずれが発生する場合があります。
尺と計算制約 — 長尺は計算負荷が大きく、実務上は高品質出力を短尺（数秒〜十数秒）に制限するワークフローが一般的です。
プライバシー/同意リスク — ライクネス挿入（「カメオ」）は同意と誤情報リスクを伴います。OpenAI はアプリで明示的な安全管理と取り消しメカニズムを提供していますが、責任ある統合が必要です。
コストとレイテンシ — Pro 品質のレンダーは軽量モデルや競合より高コスト・高遅延になり得ます。秒単位／レンダー単位の課金やキューイングを考慮してください。
安全コンテンツフィルタリング — 有害または著作権保護コンテンツの生成は制限されています。モデルと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。

典型的および推奨のユースケース

ユースケース:

マーケティング/広告プロトタイプ — シネマティックな試作を迅速に作成。
プリビジュアライゼーション — 絵コンテ、カメラのブロッキング、ショットの可視化。
短尺のソーシャル向けコンテンツ — セリフや SFX が同期したスタイライズドなクリップ。
How to access Sora 2 Pro API

CometAPI キー

Step 2: Send Requests to Sora 2 Pro API

Step 3: Retrieve and Verify Results

API レスポンスを処理して、生成された回答を取得します。処理後、API はタスクのステータスと出力データで応答します。

内部トレーニング／シミュレーション — 注意を払いつつ、RL やロボティクス研究向けにシナリオのビジュアルを生成。
クリエイティブ制作 — 短尺クリップの連結、カラーグレーディング、音声差し替えなどの人手編集と組み合わせて活用。

よくある質問

料金プラン

上記の簡易見積もりを1回分の目安にし、CometAPIと公式価格の詳細な比較もご確認ください。

5秒テスト

$1.20

CometAPI利用料金の見積もり

10秒テスト

$2.40

CometAPI利用料金の見積もり

15秒テスト

$3.60

CometAPI利用料金の見積もり

Sora 2 Proの料金

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

動作するエンドポイントとコード例をコピーし、全パラメーターが必要な場合は完全なAPIリファレンスを開いてください。

1つのAPIで本番対応のモデルアクセス

一度認証すれば、モデルエンドポイントを呼び出し、プロバイダー間で同じ請求・モニタリングフローを維持できます。

POST/v1/videos

Sora 2 ProのサンプルコードとAPI

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);