Does Sora 2 Pro generate synchronized audio with video?

Иә, Sora 2 Pro бейне кадрларын диалогты, қоршаған орта дыбыстарын және дыбыс әсерлерін қамтитын синхрондалған аудиомен бірге жасайды — олар бөлек өндірілмейді, біртұтас нәтиже ретінде шығарылады.

What resolution and duration does Sora 2 Pro support?

Sora 2 Pro 1080p ажыратымдылығына дейін қолдайды. Ол ең жоғары сапа үшін әдетте бірнеше секундтан оншақты секундқа дейінгі қысқа клиптерге оңтайландырылған.

How does Sora 2 Pro differ from standard Sora 2?

Sora 2 Pro жоғарырақ визуалды айқындыққа бейімделген, күрделірек кадрларды (күрделі қозғалыс, жабылу, физикалық өзара әрекеттесулер) жақсы өңдейді және әр көрініс ішіндегі ұзақтау бірізділікті сақтайды — бірақ рендер уақыты ұзағырақ болады.

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

Иә, Sora 2 Pro input_reference жұмыс ағындарын қолдайды, мұнда JPEG/PNG/WEBP кескіндері жасалатын бейненің бастапқы кадрын немесе стилін бағыттайтын композициялық тірек ретінде қолданылады.

Does Sora 2 Pro support likeness injection (cameos)?

Иә, Sora 2 Pro пайдаланушының түсірілген келбетін жасалған көріністерге енгізе алады. OpenAI құпиялылық пен теріс пайдалану тәуекелдерін шешу үшін кірістірілген келісім жұмыс ағындары мен қайтарып алу тетіктерін енгізген.

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

Бенчмарк сынақтары Sora 2 Pro үшін 20 секундтық 1080p клипті рендерлеуге орта есеппен шамамен 2,1 минут кететінін көрсетеді. Pro жылдамдықтан гөрі сапаны басым қояды, сондықтан стандартты Sora 2-ге қарағанда ұзағырақ рендер уақытын күтіңіз.

What physics improvements does Sora 2 Pro offer?

Sora 2 Pro нысанның тұрақтылығы мен қозғалыс дәлдігін жақсартады — импульс, қалқымалылық және физикалық өзара әрекеттесулер шынайырақ көрінеді, ал бұрынғы бейне модельдеріне тән «телепортация» артефактілері азырақ болады.

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

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

Қолжетімді Sora 2 Pro API | text-to-video

Негізгі мүмкіндіктер

Мультимодальды генерация (видео + аудио) — Sora-2-Pro бейне мен аудионы бөлек шығармай, синхрондалған аудиомен (диалог, фондық дыбыс, SFX) бірге бейне кадрларын жасайды.
Жоғарырақ сапа / “Pro” деңгейі — жоғары көрнекі сапаға, күрделі кадрларға (күрделі қозғалыс, окклюзия және физикалық өзара әрекеттесулер) және Sora-2 (Pro емес) нұсқасына қарағанда бір сахна ішіндегі ұзағырақ бірізділікке бейімделген. Стандартты Sora-2 моделіне қарағанда рендерлеуге көбірек уақыт кетуі мүмкін.
Енгізу икемділігі — тек мәтіндік промпттарды қолдайды және композицияны бағыттау үшін кескін кадрларын немесе анықтамалық кескіндерді қабылдай алады (input_reference жұмыс ағындары).
Камео / ұқсастықты енгізу — қолданбаның келісім беру жұмыс ағындары арқылы пайдаланушының түсірілген бейнесін жасалған сахналарға енгізе алады.
Физикалық шынайылық: нысандардың тұрақтылығы мен қозғалыс дәлдігі жақсартылған (мысалы, импульс, қалқымалылық), бұл бұрынғы жүйелерде жиі кездесетін шынайы емес “телепортация” артефактілерін азайтады.
Басқарылуы: авторлар камераны, жарықты және көпкадрлы тізбектерді нақты көрсетуі үшін құрылымдалған промпттар мен кадр деңгейіндегі нұсқауларды қолдайды.

Техникалық мәліметтер және интеграция беті

Модельдер отбасы: Sora 2 (негізгі) және Sora 2 Pro (жоғары сапалы нұсқа).
Енгізу модальділіктері: мәтіндік промпттар, кескінге сілтеме және ұқсастық үшін қысқа жазылған cameo-видео/аудио.
Шығару модальділіктері: кодталған видео (аудиомен бірге) — параметрлер /v1/videos endpoint-тері арқылы беріледі (model: "sora-2-pro" арқылы модель таңдау). API беті жасау/алу/тізімдеу/жою операциялары үшін OpenAI videos endpoint family үлгісіне сәйкес келеді.

Үйрету және архитектура (жария қысқаша сипаттама): OpenAI Sora 2 моделін ауқымды бейне деректерінде үйретілген және әлемді симуляциялауды жақсарту үшін кейінгі оқытудан өткен деп сипаттайды; нақты мәліметтер (модель өлшемі, дәл деректер жиынтықтары және токенизация) ашық түрде жолма-жол егжей-тегжеймен жарияланбаған. Жоғары есептеу жүктемесін, арнайы бейне токенизаторларын/архитектураларын және мультимодальды туралау компоненттерін күтіңіз.

API endpoint-тері және жұмыс ағыны: job-негізіндегі жұмыс ағынын көрсетеді: POST жасау сұрауын жіберіңіз (model="sora-2-pro"), job id немесе location алыңыз, содан кейін аяқталуын poll арқылы тексеріңіз немесе күтіп, нәтижелік файл(дар)ды жүктеп алыңыз. Жарияланған мысалдардағы жиі параметрлерге prompt, seconds/duration, size/resolution және кескінмен бағытталатын бастау үшін input_reference кіреді.

Әдеттегі параметрлер :

model: "sora-2-pro"
prompt: табиғи тілдегі сахна сипаттамасы, қажет болса диалог белгілерімен
seconds / duration: клиптің мақсатты ұзақтығы (Pro қолжетімді ұзақтықтар ішінде ең жоғары сапаны қолдайды)
size / resolution: қауымдастық есептеріне сәйкес, Pro көптеген қолдану жағдайларында 1080p дейін қолдайды.

Контент енгізулері: кескін файлдары (JPEG/PNG/WEBP) кадр немесе анықтамалық ретінде берілуі мүмкін; қолданылғанда, кескін мақсатты ажыратымдылыққа сәйкес келуі және композицияның тірек нүктесі ретінде қызмет етуі керек.

Рендерлеу тәртібі: Pro кадрдан кадрға бірізділікті және шынайы физиканы басымдықпен қамтамасыз етуге бейімделген; бұл әдетте Pro емес нұсқаларға қарағанда ұзағырақ есептеу уақытын және бір клипке жоғарырақ құнын білдіреді.

Бенчмарк өнімділігі

Сапалық артықшылықтар: OpenAI бұрынғы бейне модельдерімен салыстырғанда шынайылықты, физикалық бірізділікті және синхрондалған аудионы** жақсартты. Басқа VBench нәтижелері Sora-2 және оның туындылары жабық кодты заманауи модельдер мен уақытша бірізділік бойынша ең жоғары орындарда немесе соған жақын екенін көрсетеді.

Тәуелсіз уақыт/өткізу қабілеті (мысал benchmark): бір салыстыруда Sora-2-Pro 20 секундтық 1080p клиптер үшін орта есеппен ~2.1 минут жұмсады, ал бәсекелес (Runway Gen-3 Alpha Turbo) сол тапсырмада жылдамырақ болды (~1.7 минут) — мұнда айырбас сапа мен рендер кідірісі және платформа оңтайландыруы арасында.

Шектеулер (практикалық және қауіпсіздік)

Физика/бірізділік мінсіз емес — жақсарғанымен, мінсіз емес; артефактілер, табиғи емес қозғалыс немесе аудио синхрондау қателері әлі де болуы мүмкін.
Ұзақтық және есептеу шектеулері — ұзын клиптер үлкен есептеу ресурстарын талап етеді; көптеген практикалық жұмыс ағындары жоғары сапалы нәтижелер үшін клиптерді қысқа ұзақтықтармен шектейді (мысалы, бір таңбалы немесе ондаған секундтың төменгі шегі).
Құпиялылық / келісім тәуекелдері — ұқсастықты енгізу (“cameos”) келісім және жалған/дезинформация тәуекелдерін туындатады; OpenAI қолданбада айқын қауіпсіздік бақылауларын және кері қайтарып алу тетіктерін ұсынады, бірақ жауапты интеграция қажет.
Құн және кідіріс — Pro сапасындағы рендерлер жеңіл модельдерге немесе бәсекелестерге қарағанда қымбатырақ және баяуырақ болуы мүмкін; секундқа/рендерге шаққандағы төлем мен кезекті ескеріңіз.
Қауіпсіз контент сүзгілеуі — зиянды немесе авторлық құқықпен қорғалған контент генерациясына шектеу қойылған; модель мен платформада қауіпсіздік қабаттары және модерация бар.

Әдеттегі және ұсынылатын қолдану жағдайлары

Қолдану жағдайлары:

Маркетинг және жарнама прототиптері — кинематографиялық proof of concept нұсқаларын жылдам жасау.
Алдын ала визуализация — сторибордтар, камера блокингі, кадр визуализациясы.
Қысқа әлеуметтік контент — синхрондалған диалог және SFX бар стильдендірілген клиптер.
Sora 2 Pro API-іне қалай қол жеткізуге болады

1-қадам: API кілтіне тіркелу

cometapi.com сайтына кіріңіз. Егер әлі пайдаланушымыз болмасаңыз, алдымен тіркеліңіз. CometAPI console жүйесіне кіріңіз. Интерфейстің рұқсат дерегі API кілтін алыңыз. Жеке кабинеттегі API token бөлімінде “Add Token” түймесін басып, token key алыңыз: sk-xxxxx және жіберіңіз.

cometapi-key

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

API сұрауын жіберу және сұрау денесін орнату үшін “sora-2-pro” endpoint-ін таңдаңыз. Сұрау әдісі мен сұрау денесі біздің сайттағы API doc құжатынан алынады. Біздің сайт сізге ыңғайлы болу үшін Apifox тестін де ұсынады. <YOUR_API_KEY> мәнін аккаунтыңыздағы нақты CometAPI кілтімен ауыстырыңыз. base url ресми Create video

Сұрағыңызды немесе өтінішіңізді content өрісіне енгізіңіз — модель соған жауап береді. Жасалған жауапты алу үшін API жауабын өңдеңіз.

3-қадам: Нәтижелерді алу және тексеру

Жасалған жауапты алу үшін API жауабын өңдеңіз. Өңделгеннен кейін API тапсырма күйі мен шығыс деректерін қайтарады.

Ішкі оқыту / симуляция — RL немесе робототехника зерттеулеріне арналған сценарий визуалдарын жасау (сақтықпен).
Шығармашылық өндіріс — адамдық өңдеумен бірге қолданылғанда (қысқа клиптерді біріктіру, түсті түзету, аудионы ауыстыру).

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-дың флагмандық бейне+аудио генерациялау моделі, синхрондалған диалогы, дыбыстық эффектілері және алдыңғы бейне модельдеріне қарағанда күштірек физика мен әлемді модельдеуі бар қысқа, аса шынайы бейнероликтер жасау үшін жасалған. Ол ақылы пайдаланушыларға және бағдарламалық түрде генерациялау үшін API арқылы қолжетімді, жоғары сапалы «Pro» нұсқасы ретінде ұсынылады. Модель кинематографиялық және әлеуметтік қолдану сценарийлері үшін басқарылу мүмкіндігін, уақыттық үйлесімділікті және аудионың синхрондалуын басымдыққа қояды.

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

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);