Does Sora 2 Pro generate synchronized audio with video?

Иә, Sora 2 Pro бейнемен синхрондалған аудионы диалог, қоршаған орта дыбыстары және дыбыс эффектілерімен бірге видео кадрларымен қатар шығарады — олар бөлек өндірілмейді, біртұтас нәтиже ретінде беріледі.

What resolution and duration does Sora 2 Pro support?

Sora 2 Pro 1080p рұқсаттылығына дейін қолдайды. Ол жоғары сапалы қысқа клиптерге оңтайландырылған, әдетте ең жоғары шынайылық үшін ұзақтығы бірнеше секундтан оншақты секундқа дейінгі аралықта.

How does Sora 2 Pro differ from standard Sora 2?

Sora 2 Pro визуалды шынайылықты жоғары деңгейге бапталған, күрделірек кадрларды (күрделі қозғалыс, окклюзия, физикалық өзара әрекеттесулер) жақсырақ өңдейді және әр көрініс ішінде бірізділікті ұзағырақ сақтайды — бірақ бұл өңдеу уақытын ұзартады.

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

Иә, Sora 2 Pro input_reference workflows қолдайды, мұнда JPEG/PNG/WEBP суреттері генерацияланатын бейненің бастапқы кадрын немесе стилін бағыттау үшін композициялық тірек нүктелері ретінде қызмет етеді.

Does Sora 2 Pro support likeness injection (cameos)?

Иә, Sora 2 Pro пайдаланушының түсірілген келбетін жасалған көріністерге қоса алады. OpenAI құпиялылық пен теріс пайдалануды азайту үшін құрамына енгізілген келісім беру процестері мен кері қайтарып алу тетіктерін ұсынады.

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

Бенчмарк сынақтары Sora 2 Pro орта есеппен 20 секундтық 1080p клип үшін шамамен 2.1 минут уақыт алатынын көрсетеді. Pro жылдамдықтан сапаны жоғары қояды, сондықтан стандартты Sora 2-ге қарағанда өңдеу уақыты ұзағырақ болады деп күтіңіз.

What physics improvements does Sora 2 Pro offer?

Sora 2 Pro нысандардың тұрақтылығын және қозғалыс шынайылығын жақсартады — импульс, жүзгіштік және физикалық өзара әрекеттесулер бұрынғы видео модельдерге тән 'телепортация' артефактілері азайып, анағұрлым шынайы көрінеді.

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

OpenAI экожүйесімен интеграция, келбетті енгізу және күрделі физикалық көріністер үшін Sora 2 Pro таңдаңыз. Veo 3 жылдамырақ генерация мен басқа баға ұсынуы мүмкін — кідіріс пен бюджет қажеттіліктеріңізге қарай бағалаңыз.

Қолжетімді Sora 2 Pro API | text-to-video

Sora 2 Pro үшін Playground

Sora 2 Pro Playground-ын зерттеңіз — модельдерді тестілеу және нақты уақытта сұрауларды орындауға арналған интерактивті орта. Промпттарды қолданып көріңіз, параметрлерді реттеңіз және дамуды жеделдету және пайдалану жағдайларын растау үшін лезде қайталаңыз.

Негізгі мүмкіндіктер

Көпмодальды генерация (бейне + аудио) — Sora-2-Pro бейнекадрларды синхрондалған аудиомен (диалог, қоршаған дыбыс, SFX) бірге жасайды, бейне мен аудионы бөлек шығармайды.
Жоғары дәлдік / “Pro” деңгейі — көрнекі дәлдігі жоғары, күрделі кадрлармен (күрделі қозғалыс, окклюзия және физикалық өзара әрекеттесу) жұмыс істеуге бейімделген және Sora-2 (non-Pro) моделіне қарағанда әр көрініс ішіндегі бірізділігі ұзағырақ. Стандартты Sora-2 моделіне қарағанда рендерлеуге көбірек уақыт кетуі мүмкін.
Енгізудің әмбебаптығы — таза мәтіндік промптарды қолдайды және композицияны бағыттау үшін сурет кадрларын немесе анықтамалық суреттерді қабылдай алады (input_reference workflows).
Камео / ұқсастықты енгізу — қолданбадағы келісім процестері арқылы пайдаланушының түсірілген бейнесін жасалған көріністерге кірістіру мүмкіндігі бар.
Физикалық шынайылық: объектінің тұрақтылығы мен қозғалыс дәлдігі (мысалы, инерция, қалқымалылық) жақсартылған, бұрынғы жүйелерде жиі кездесетін шынайы емес “телепортация” артефакттарын азайтады.
Басқарылғыштық: құрылымдалған промптарды және кадр деңгейіндегі нұсқауларды қолдайды, осылайша авторлар камераны, жарықты және көпкадрлы реттіліктерді нақтылай алады.

Техникалық мәліметтер және интеграция интерфейсі

Model family: Sora 2 (base) және Sora 2 Pro (жоғары сапалы нұсқа).
Input modalities: мәтіндік промптар, анықтамалық сурет және ұқсастық үшін қысқа жазылған камео-видео/аудио.
Output modalities: кодталған бейне (аудиомен) — параметрлер /v1/videos эндпоинттері арқылы ашылады (модельді таңдау model: "sora-2-pro" арқылы). API surface OpenAI-дың бейне эндпоинттер отбасы үлгісін ұстанады: жасау/алу/тізімдеу/жою операциялары.

Оқыту және архитектура (ашық шолу): OpenAI Sora 2-ні ауқымды бейне деректерінде оқытылған, әлемді модельдеу қабілетін жақсартуға бағытталған кейінгі дайындаумен сипаттайды; нақты өлшемдер, деректер жиындары және токенизация сызықтап жарияланбаған. Ауыр есептеу, арнайы бейне токенизаторлар/архитектуралар және көпмодальды теңестіру компоненттерін күтіңіз.

API эндпоинттері және жұмыс ағыны: жұмысқа негізделген ағынды көрсетіңіз: POST жасау сұрауын жіберіңіз (model="sora-2-pro"), жұмыс идентификаторын немесе орналасуын алыңыз, содан кейін аяқталуын поллиң арқылы тексеріңіз немесе күтіңіз және алынған файл(дарды) жүктеп алыңыз. Жарияланған мысалдардағы ортақ параметрлерге prompt, seconds/duration, size/resolution және суретпен басқаруды бастауға арналған input_reference жатады.

Типтік параметрлер :

model: "sora-2-pro"
prompt: табиғи тілдегі көрініс сипаттамасы, қажет болса диалог белгілерімен
seconds / duration: мақсатты клип ұзақтығы ( Pro қолжетімді ұзақтықтарда ең жоғары сапаны қолдайды)
size / resolution: қауымдастық хабарламалары бойынша Pro көптеген қолданыста 1080p-қа дейін қолдайды.

Content inputs: сурет файлдары (JPEG/PNG/WEBP) кадр немесе анықтамалық ретінде берілуі мүмкін; қолданылғанда, сурет мақсатты ажыратымдылыққа сәйкес келіп, композиция үшін якорь қызметін атқаруы тиіс.

Rendering behavior: Pro кадрдан кадрға бірізділікті және физикалық шынайылықты басым ететіндей бапталған; бұл әдетте стандартты нұсқаларға қарағанда есептеу уақытын ұзартады және клип үшін құнын арттырады.

Бенчмарк көрсеткіштері

Сапалық артықшылықтар: OpenAI алдыңғы бейне модельдеріне қарағанда реализмді, физика бірізділігін және синхрондалған audio** жақсартты. Басқа VBench нәтижелері Sora-2 және туындылары қазіргі жабық көзді және уақытша бірізділік көрсеткіштері бойынша шыңға жақын орналасатынын көрсетеді.

Тәуелсіз тайминг/өткізу қабілеті (мысал бенч): Sora-2-Pro 1080p-дағы 20 секундтық клиптер үшін орта есеппен ~2.1 минут көрсетті, ал бәсекелесі (Runway Gen-3 Alpha Turbo) сол тапсырмада жылдамырақ болды (~1.7 минут) — бұл сапа мен рендер кідірісі және платформа оңтайландыруы арасындағы ымыра.

Шектеулер (практикалық және қауіпсіздік)

Физика/бірізділік мінсіз емес — жақсарғанымен, артефакттар, табиғи емес қозғалыс немесе аудио синхрондау қателері әлі де болуы мүмкін.
Ұзақтық және есептеу шектеулері — ұзын клиптер есептеу тұрғысынан ауыр; көптеген практикалық жұмыс ағындары жоғары сапалы шығарылымдар үшін клиптерді қысқа ұзақтықтармен шектейді (мысалы, секундтың бірліктері немесе ондаған секунд).
Құпиялылық / келісім тәуекелдері — ұқсастықты енгізу (“cameos”) келісім және жалған/жаңсақ ақпарат тәуекелдерін арттырады; OpenAI қолданбада айқын қауіпсіздік бақылаулары мен кері қайтару тетіктерін ұсынады, алайда жауапты интеграция талап етіледі.
Құн және кідіріс — Pro сапасындағы рендерлер жеңіл модельдерден немесе бәсекелестерден қымбатырақ әрі баяуырақ болуы мүмкін; әр секунд/әр рендер үшін есеп айырысу және кезекке қоюды ескеріңіз.
Қауіпсіздік мазмұнын сүзгілеу — зиянды немесе авторлық құқығы бар мазмұнды генерациялау шектелген; модель мен платформа қауіпсіздік қабаттары және модерацияны қамтиды.

Әдеттегі және ұсынылатын қолдану жағдайлары

Use cases:

Маркетинг және жарнама прототиптері — кинематографиялық тұжырымдамаларды жедел жасау.
Превизуализация — сторибордтар, камераны орналастыру, кадр визуализациясы.
Қысқа әлеуметтік контент — синхрондалған диалог және SFX бар стильдендірілген клиптер.
Sora 2 Pro API-ге қалай қол жеткізуге болады

1-қадам: API кілтіне тіркелу

cometapi.com сайтына кіріңіз. Егер әлі пайдаланушы болмасаңыз, алдымен тіркеліңіз. Өзініңіздің CometAPI консоліне кіріңіз. Интерфейстің қол жеткізу тіркеулері — API кілтін алыңыз. Жеке кабинеттегі API token бөлімінде “Add Token” түймесін басып, token кілтін алыңыз: sk-xxxxx және жіберіңіз.

cometapi-key

2-қадам: Sora 2 Pro API-ға сұраулар жіберу

API сұрауын жіберу үшін “sora-2-pro” эндпоинтін таңдаңыз және сұрау денесін орнатыңыз. Сұрау әдісі мен сұрау денесін біздің сайттағы API құжатынан алуға болады. Қолайлылық үшін сайтымыз Apifox арқылы сынауды да ұсынады. <YOUR_API_KEY> орнындағы мәнді өз аккаунтыңыздағы нақты CometAPI кілтімен ауыстырыңыз. base url is office Create video

Сұрақты немесе өтінішті content өрісіне енгізіңіз — модель осыған жауап береді. API жауабын өңдеп, жасалған жауапты алыңыз.

3-қадам: Нәтижелерді алу және тексеру

API жауабын өңдеп, жасалған жауапты алыңыз. Өңдегеннен кейін API тапсырма күйі мен шығыс деректерін қайтарады.

Ішкі оқыту / симуляция — RL немесе робототехника зерттеулері үшін сценарий визуалдарын генерациялау (абайлап).
Креатив өндіріс — адамның монтажымен біріктіргенде (қысқа клиптерді жабыстыру, түс түзету, аудионы ауыстыру).

ЖҚС

Sora 2 Pro үшін баға белгілеу

[Модель атауы] үшін әртүрлі бюджеттер мен пайдалану қажеттіліктеріне сәйкес келетін бәсекеге қабілетті баға белгілеуді зерттеңіз. Біздің икемді жоспарларымыз сіз тек пайдаланған нәрсеңіз үшін ғана төлеуіңізді қамтамасыз етеді, бұл сіздің талаптарыңыз өскен сайын масштабтауды жеңілдетеді. [Модель атауы] шығындарды басқарылатын деңгейде ұстай отырып, сіздің жобаларыңызды қалай жақсарта алатынын біліңіз.

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 үшін үлгі код және API

Sora-2-pro — OpenAI-дің флагмандық бейне+аудио генерациялау моделі, ол синхрондалған диалогпен, дыбыстық эффектілермен және алдыңғы бейне модельдерге қарағанда күштірек физика мен әлемді модельдеу қабілетімен қысқа, аса шынайы бейнероликтер жасауға арналған. Ол ақылы пайдаланушыларға және бағдарламалық түрде генерациялау үшін API арқылы қолжетімді жоғары сапалы “Pro” нұсқасы ретінде позицияланған. Модель кинематографиялық және әлеуметтік қолдану жағдайлары үшін басқарылғыштыққа, уақыттық бірізділікке және аудионың синхрондалуына басымдық береді.

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);