핵심 기능
- 멀티모달 생성 (비디오 + 오디오) — Sora-2-Pro는 비디오와 오디오를 별도로 생성하는 대신, 동기화된 오디오(대사, 환경음, SFX)와 함께 비디오 프레임을 동시에 생성합니다.
- 더 높은 충실도 / “Pro” 티어 — Sora-2(일반형)보다 더 높은 시각적 충실도, 까다로운 샷(복잡한 동작, 가림, 물리적 상호작용), 장면 내 일관성을 위해 튜닝되었습니다. 표준 Sora-2 모델보다 렌더링 시간이 더 길어질 수 있습니다.
- 입력 다양성 — 순수 텍스트 프롬프트를 지원하며, 구성 가이드를 위한 이미지 입력 프레임 또는 참조 이미지를 받아들일 수 있습니다(input_reference 워크플로).
- 카메오/유사성 주입 — 앱의 동의 워크플로를 통해 사용자의 캡처된 얼굴/유사성을 생성된 장면에 삽입할 수 있습니다.
- 물리적 개연성: 객체 영속성과 동작 충실도(예: 관성, 부력)가 개선되어, 기존 시스템에서 흔했던 비현실적인 “텔레포팅” 아티팩트를 줄입니다.
- 제어 가능성: 구조화된 프롬프트와 샷 단위 지시를 지원하여 제작자가 카메라, 조명, 멀티샷 시퀀스를 지정할 수 있습니다.
기술 세부사항 및 통합 인터페이스
모델 계열: Sora 2(베이스) 및 Sora 2 Pro(고품질 변형).
입력 모달리티: 텍스트 프롬프트, 이미지 참조, 유사성 주입을 위한 짧은 카메오 비디오/오디오.
출력 모달리티: 인코딩된 비디오(오디오 포함) — /v1/videos 엔드포인트를 통해 파라미터 제공(모델 선택은 model: "sora-2-pro"). API 표면은 생성/조회/목록/삭제 작업에 대해 OpenAI의 videos 엔드포인트 패밀리를 따릅니다.
학습 및 아키텍처(공개 요약): OpenAI는 Sora 2가 대규모 비디오 데이터로 학습되고, 세계 시뮬레이션 향상을 위한 사후 학습이 이루어졌다고 설명합니다. 세부 사항(모델 크기, 정확한 데이터셋, 토크나이제이션)은 줄 단위로 공개되지 않았습니다. 대규모 연산, 특화된 비디오 토크나이저/아키텍처, 멀티모달 정렬 컴포넌트를 예상할 수 있습니다.
API 엔드포인트 및 워크플로: 잡 기반 워크플로를 따릅니다. POST 생성 요청(model="sora-2-pro")을 제출하고, 잡 ID 또는 위치를 받은 뒤, 완료될 때까지 폴링하거나 대기하여 결과 파일을 다운로드합니다. 공개 예시에서 흔한 파라미터로는 prompt, seconds/duration, size/resolution, 그리고 이미지 기반 시작을 위한 input_reference가 포함됩니다.
일반적인 파라미터 :
model:"sora-2-pro"prompt: 자연어 장면 설명(선택적으로 대사 큐 포함)seconds/duration: 목표 클립 길이(Pro는 사용 가능한 길이 내에서 최고 품질을 지원)size/resolution: 커뮤니티 보고에 따르면 많은 사용 사례에서 Pro는 최대 1080p를 지원합니다.
콘텐츠 입력: 이미지 파일(JPEG/PNG/WEBP)을 프레임 또는 참조로 제공할 수 있습니다. 사용할 경우 목표 해상도에 맞추는 것이 좋으며, 구성 앵커로 작동합니다.
렌더링 동작: Pro는 프레임 간 일관성과 현실적인 물리 시뮬레이션을 우선시하도록 튜닝되어 있어, 일반형 대비 더 긴 연산 시간과 더 높은 클립당 비용이 발생하는 경향이 있습니다.
벤치마크 성능
정성적 강점: 이전 비디오 모델 대비 현실감, 물리적 일관성, 동기화된 오디오가 개선되었습니다. 다른 VBench 결과에 따르면 Sora-2 및 파생 모델은 동시대의 클로즈드소스 및 시간적 일관성 부문에서 최상위권에 위치합니다.
독립 타이밍/처리량(예시 벤치): Sora-2-Pro는 1080p 20초 클립에서 평균 약 2.1분이 소요되었고, 경쟁사(Runway Gen-3 Alpha Turbo)는 동일 작업에서 더 빠른 약 1.7분을 기록했습니다. 품질과 렌더 지연, 플랫폼 최적화 간의 트레이드오프가 존재합니다.
한계(실무 및 안전)
- 완벽하지 않은 물리/일관성 — 개선되었지만 결함이 완전히 해소된 것은 아닙니다. 아티팩트, 부자연스러운 동작, 오디오 싱크 오류가 여전히 발생할 수 있습니다.
- 길이 및 연산 제약 — 긴 클립은 연산 집약적입니다. 실무 워크플로에서는 고품질 출력의 경우 보통 짧은 길이(한 자릿수 초 ~ 수십 초)로 제한하는 편입니다.
- 프라이버시/동의 위험 — 유사성 주입(“카메오”)은 동의 및 허위정보 리스크를 수반합니다. OpenAI는 앱 내 안전 장치와 철회 메커니즘을 제공하지만, 책임 있는 통합이 필요합니다.
- 비용 및 대기 시간 — Pro급 렌더는 경량 모델이나 경쟁사 대비 더 비싸고 느릴 수 있습니다. 초당/렌더당 과금 및 큐 대기를 고려해야 합니다.
- 안전 콘텐츠 필터링 — 유해하거나 저작권이 있는 콘텐츠 생성은 제한됩니다. 모델과 플랫폼에는 안전 레이어와 모더레이션이 포함되어 있습니다.
일반적 및 권장 사용 사례
사용 사례:
- 마케팅/광고 시안 — 시네마틱 수준의 POC를 신속히 제작.
- 프리시주얼라이제이션 — 스토리보드, 카메라 블로킹, 샷 시각화.
- 짧은 소셜 콘텐츠 — 대사와 효과음이 동기화된 스타일리시 클립.
- Sora 2 Pro API에 접근하는 방법
Step 1: Sign Up for API Key
cometapi.com에 로그인하세요. 아직 사용자라면 먼저 등록하십시오. CometAPI console에 로그인합니다. 인터페이스의 액세스 자격 API 키를 받습니다. 개인 센터의 API 토큰에서 “Add Token”을 클릭하여 토큰 키: sk-xxxxx를 발급받아 제출합니다.
Step 2: Send Requests to Sora 2 Pro API
API 요청을 보내기 위해 “sora-2-pro” 엔드포인트를 선택하고 요청 본문을 설정합니다. 요청 메서드와 본문은 웹사이트 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 웹사이트는 편의를 위해 Apifox 테스트도 제공합니다. 계정의 실제 CometAPI 키로 <YOUR_API_KEY>를 교체하세요. 기본 URL은 공식 Create video입니다.
content 필드에 질문이나 요청을 입력하세요 — 모델이 여기에 응답합니다. 생성된 응답을 얻기 위해 API 응답을 처리합니다.
Step 3: Retrieve and Verify Results
API 응답을 처리하여 생성된 결과를 확인합니다. 처리 후, API는 작업 상태와 출력 데이터를 반환합니다.
- 내부 학습/시뮬레이션 — RL 또는 로보틱스 연구를 위한 시나리오 영상을 생성(주의 필요).
- 크리에이티브 프로덕션 — 인간 편집(짧은 클립 연결, 색보정, 오디오 교체)과 결합하여 사용.