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映像フレームを同時に生成し、別個に生成するのではなく一体の出力として提供します。

What resolution and duration does Sora 2 Pro support?

Sora 2 Pro は最大 1080p 解像度に対応しています。最高の忠実度を得るため、高品質な短尺クリップに最適化されており、一般的には一桁秒から十数秒程度の長さを想定しています。

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調整され、複雑な動き、オクルージョン、物理的相互作用といった難度の高いショットに対処し、シーン単位の一貫性をより長く維持します—その代償としてレンダリング時間は長くなります。

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 画像を構図のアンカーとして用いて、生成される動画の開始フレームやスタイルをガイドできます。

Does Sora 2 Pro support likeness injection (cameos)?

はい、Sora 2 Pro は、ユーザーの撮影した肖像を生成シーンに挿入できます。OpenAI には、プライバシーおよび不正使用のリスクに対処するための組み込みの同意ワークフローと撤回メカニズムがあります。

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

ベンチマークでは、20 秒・1080p のクリップで平均約 2.1 分という結果が示されています。Pro は速度より品質を重視するため、標準の Sora 2 よりレンダリング時間が長くなると想定してください。

What physics improvements does Sora 2 Pro offer?

Sora 2 Pro は、オブジェクトの恒常性と動きの忠実度を改善しており、慣性、浮力、物理的相互作用がより現実的に見える一方、従来の動画モデルでよく見られた 'テレポート' 的な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、肖像挿入、複雑な物理シーンを重視する場合は Sora 2 Pro を選択してください。Veo 3 は生成速度や価格体系が異なる可能性があるため、レイテンシーと予算の要件に基づいて評価してください。

お手頃な Sora 2 Pro API | text-to-video

Sora 2 ProのPlayground

Sora 2 ProのPlaygroundを探索 — モデルをテストし、リアルタイムでクエリを実行するインタラクティブな環境。プロンプトを試し、パラメータを調整し、即座に反復して開発を加速し、ユースケースを検証します。

主な機能

マルチモーダル生成（動画＋音声） — Sora-2-Pro は、映像と音声（セリフ、環境音、SFX）を別々に作るのではなく、同期した音声付きで動画フレームを同時に生成します。
高忠実度／“Pro” ティア — より高い映像忠実度、難度の高いショット（複雑な動き、オクルージョン、物理的相互作用）への対応、そして Sora-2（非 Pro）より長いシーン内整合性に合わせ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の画像入力フレームや参照画像を受け付けます（input_reference ワークフロー）。
カメオ／肖像の挿入 — アプリ内の同意ワークフローにより、ユーザーが撮影した肖像を生成シーンに挿入できます。
物理的もっともらしさ: オブジェクト恒常性や動きの忠実度（例：慣性、浮力）が向上し、従来システムでよく見られた不自然な「テレポート」的アーティファクトを低減します。
制御性: 構造化されたプロンプトやショットレベルの指示をサポートし、クリエイターがカメラ、照明、マルチショットのシーケンスを指定できます。

技術的詳細と統合インターフェース

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、参照画像、肖像用の短い録画カメオ（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 エンドポイント群で公開（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（作成／取得／一覧／削除）に準拠します。

学習とアーキテクチャ（公開要約）: OpenAI は、Sora 2 が大規模な動画データで学習され、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ていると説明しています。具体的なモデルサイズ、正確なデータセット、トークナイゼーションなどを項目ごとに詳細開示はしていません。大規模計算、専用の動画トークナイザー／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想定します：POST で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、生成ファイルをダウンロードします。一般的なパラメータには、prompt、seconds/duration、size/resolution、画像ガイド開始のための input_reference などが含まれます。

一般的なパラメータ :

model: "sora-2-pro"
prompt: 自然言語でのシーン記述（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 1080p までサポート

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。使用時は、画像は目標解像度に合わせ、構図のアンカーとして機能させます。

レンダリング動作: Pro はフレーム間整合性と現実的な物理挙動を優先するように調整されており、通常、非 Pro バリアントより計算時間が長く、クリップ当たりのコストが高くなります。

ベンチマーク性能

質的な強み: OpenAI は、先行する動画モデルと比べて、現実感、物理的一貫性、音声同期が向上したとしています。他の VBench 結果でも、Sora-2 とその派生は、同時期のクローズドソースや時間的一貫性で最上位クラスに位置すると示されています。

独立したタイミング／スループット（例示ベンチ）: Sora-2-Pro は 1080p・20 秒クリップで平均 ~2.1 分、同タスクで競合の 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です。

制約（実用面と安全性）

完全な物理／整合性ではない — 改善はされているものの、アーティファクト、不自然な動き、音声同期エラーが残る場合があります。
長さと計算制約 — 長尺クリップは計算コストが高く、多くの実運用では短尺（高品質出力で一桁〜数十秒程度）に制限されます。
プライバシー／同意リスク — 肖像挿入（「カメオ」）は同意と誤情報リスクを伴います。OpenAI はアプリ内で明確な安全管理と取り消し機構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価で遅い場合があります。秒課金／レンダー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 — 有害または著作権保護コンテンツの生成は制限されます。モデルとプラットフォームには安全レイヤーとモデレーションが組み込まれています。

典型的および推奨されるユースケース

ユースケース:

マーケティング／広告のプロトタイプ — シネマティックなプロトタイプを迅速に作成。
プリビズ（プリビジュアライゼーション） — 絵コンテ、カメラ配置、ショットの視覚化。
短尺のソーシャル向けコンテンツ — セリフや SFX を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

ステップ 1: API キーの登録

cometapi.com にログインしてください。まだユーザーでない場合は、まず登録を行ってください。CometAPI コンソール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 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-key

ステップ 2: Sora 2 Pro API にリクエストを送信

API リクエストを送信するには “sora-2-pro” エンドポイントを選択し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは当社サイトの API ドキュメントから取得できます。当社サイトでは利便性のため 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。base url is office Create video

質問やリクエストを content フィールドに挿入します—モデルはこの内容に応答します。API レスポンスを処理して生成結果を取得します。

ステップ 3: 結果の取得と検証

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で応答します。

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 — 人手による編集（短尺クリップの連結、グレーディング、音声差し替え）と組み合わせた利用。

よくある質問

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

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、セリフや効果音が同期した、短く高度にリアルな動画クリップを生成し、従来の動画モデルよりも物理・世界シミュレーションが強化されています。有料ユーザー向けおよび API を介したプログラム生成で利用可能な、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。このモデルは、映画的表現やソーシャル用途に向けて、制御性、時間的一貫性、音声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);