Does Sora 2 Pro generate synchronized audio with video?

예, Sora 2 Pro는 대사, 배경음, 효과음을 포함한 동기화된 오디오와 함께 비디오 프레임을 생성합니다—별도로 생성되는 것이 아니라 하나의 통합 출력으로 생성됩니다.

What resolution and duration does Sora 2 Pro support?

Sora 2 Pro는 최대 1080p 해상도를 지원합니다. 최대 충실도를 위해 일반적으로 한 자릿수 초에서 10초대 초반 범위의 고품질 짧은 클립에 최적화되어 있습니다.

How does Sora 2 Pro differ from standard Sora 2?

Sora 2 Pro는 더 높은 시각적 충실도를 위해 조정되어 있으며, 더 까다로운 샷(복잡한 동작, 가림, 물리적 상호작용)을 처리하고, 장면 단위 일관성을 더 오래 유지합니다—대신 렌더링 시간이 더 길어질 수 있습니다.

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

예, Sora 2 Pro는 JPEG/PNG/WEBP 이미지가 구도의 앵커로 작동하여 생성 영상의 시작 프레임 또는 스타일을 안내하도록 하는 input_reference 워크플로를 지원합니다.

Does Sora 2 Pro support likeness injection (cameos)?

예, Sora 2 Pro는 사용자가 캡처한 외형을 생성된 장면에 삽입할 수 있습니다. OpenAI는 개인정보 보호 및 오용 위험에 대응하기 위해 동의 워크플로와 철회 메커니즘을 내장하고 있습니다.

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

벤치마크 테스트에 따르면 Sora 2 Pro는 20초 길이의 1080p 클립을 렌더링하는 데 평균 약 2.1분이 소요됩니다. Sora 2 Pro는 속도보다 품질을 우선시하므로 표준 Sora 2보다 렌더링 시간이 더 길 수 있습니다.

What physics improvements does Sora 2 Pro offer?

Sora 2 Pro는 물체 지속성과 동작 충실도를 향상시켜—운동량, 부력, 물리적 상호작용이 더 현실적으로 보이며, 이전 비디오 모델에서 흔했던 '순간이동' 아티팩트가 줄어듭니다.

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

OpenAI 생태계 통합, 외형 삽입, 복잡한 물리 장면에는 Sora 2 Pro를 선택하세요. Veo 3는 더 빠른 생성 속도와 다른 가격 정책을 제공할 수 있으므로—지연 요구사항과 예산에 따라 평가하세요.

저렴한 Sora 2 Pro API | text-to-video

주요 기능

멀티모달 생성(비디오 + 오디오) — Sora-2-Pro는 비디오 프레임과 동기화된 오디오(대사, 환경음, SFX)를 함께 생성하며, 비디오와 오디오를 별도로 생성하지 않습니다.
더 높은 충실도 / “Pro” 티어 — 더 높은 시각적 충실도와 더 까다로운 샷(복잡한 동작, 가림, 물리적 상호작용), Sora-2(Non‑Pro) 대비 장면별 일관성 유지 시간이 향상되도록 튜닝되었습니다. 표준 Sora-2 모델보다 렌더링 시간이 더 길어질 수 있습니다.
입력 유연성 — 순수 텍스트 프롬프트를 지원하며, 구도를 안내하기 위해 이미지 입력 프레임 또는 참조 이미지를 받을 수 있습니다(input_reference 워크플로).
카메오/외형 주입 — 앱 내 동의 워크플로를 통해 사용자가 캡처한 외형을 생성된 장면에 삽입할 수 있습니다.
물리적 개연성: 객체 지속성과 운동 충실도(예: 관성, 부력)가 향상되어, 이전 시스템에서 흔했던 비현실적인 “텔레포팅” 아티팩트를 줄입니다.
제어 가능성: 구조화된 프롬프트와 샷 레벨 지시를 지원하여 창작자가 카메라, 조명, 멀티샷 시퀀스를 지정할 수 있습니다.

기술 세부사항 및 통합 접점

Model family: Sora 2(베이스) 및 Sora 2 Pro(고품질 변형).
Input modalities: 텍스트 프롬프트, 이미지 참조, 외형 삽입을 위한 짧은 카메오 비디오/오디오.
Output modalities: 인코딩된 비디오(오디오 포함) — 매개변수는 /v1/videos 엔드포인트를 통해 노출되며(모델 선택은 model: "sora-2-pro"), API 표면은 생성/조회/목록/삭제 작업을 위한 OpenAI 비디오 엔드포인트 계열을 따릅니다.

Training & architecture (public summary): OpenAI는 Sora 2가 대규모 비디오 데이터로 학습되었고 세계 시뮬레이션을 개선하기 위한 사후 학습을 거쳤다고 설명합니다. 구체 사항(모델 크기, 정확한 데이터세트, 토크나이제이션)은 줄단위로 상세히 공개되어 있지 않습니다. 막대한 연산, 특수화된 비디오 토크나이저/아키텍처, 멀티모달 정렬 컴포넌트가 사용되었을 것으로 예상됩니다.

API endpoints & workflow: 잡 기반 워크플로를 따릅니다: POST 생성 요청을 제출(model="sora-2-pro"), 잡 ID 또는 위치를 수신한 후 완료까지 폴링하거나 대기하고, 결과 파일을 다운로드합니다. 공개된 예시에서 흔히 쓰이는 매개변수로는 prompt, seconds/duration, size/resolution, 이미지 가이드 시작을 위한 input_reference 등이 있습니다.

일반적인 매개변수 :

model: "sora-2-pro"
prompt: 자연어 장면 설명, 필요 시 대사 큐 포함 가능
seconds / duration: 대상 클립 길이(Pro는 사용 가능한 지속 시간에서 최고 품질 지원)
size / resolution: 커뮤니티 보고에 따르면 Pro는 많은 사용 사례에서 최대 1080p를 지원합니다.

Content inputs: 이미지 파일(JPEG/PNG/WEBP)은 프레임 또는 참조로 제공할 수 있습니다. 사용하는 경우, 이미지는 대상 해상도와 일치하며 컴포지션 앵커 역할을 해야 합니다.

Rendering behavior: Pro는 프레임 간 일관성과 현실적인 물리를 우선하도록 튜닝되어 있으며, 일반적으로 Non‑Pro 변형보다 클립당 계산 시간이 길고 비용이 높습니다.

벤치마크 성능

정성적 강점: OpenAI는 이전 비디오 모델 대비 현실감, 물리 일관성, 동기화된 오디오**를 개선했습니다. 다른 VBench 결과에 따르면 Sora-2와 파생 모델은 동시대 비공개 소스 및 시간적 일관성 측면에서 최상위권에 위치합니다.

독립 타이밍/처리량(예시 벤치): 한 비교에서 Sora-2-Pro는 20초 1080p 클립 생성에 평균 ~2.1분이 소요되었고, 경쟁사(Runway Gen-3 Alpha Turbo)는 동일 작업에서 더 빨랐습니다(~1.7분). 이는 품질과 렌더 지연, 플랫폼 최적화 간의 트레이드오프를 의미합니다.

한계(실무 및 안전)

완벽한 물리/일관성 아님 — 개선되었지만 완벽하지 않으며, 아티팩트, 부자연스러운 동작, 오디오 싱크 오류가 여전히 발생할 수 있습니다.
지속 시간 및 연산 제약 — 긴 클립은 연산 집약적입니다. 실무에서는 고품질 출력의 경우 클립 길이가 짧게(예: 한 자릿수~수십 초) 제한되는 워크플로가 많습니다.
프라이버시/동의 위험 — 외형 삽입(“카메오”)은 동의 및 허위정보 위험을 수반합니다. OpenAI는 앱 내 명시적 안전 제어와 철회 메커니즘을 제공하지만, 책임 있는 통합이 필요합니다.
비용 및 지연 — Pro 품질 렌더는 경량 모델이나 경쟁사 대비 더 비싸고 느릴 수 있으므로, 초당/렌더당 과금과 큐잉을 고려해야 합니다.
안전 콘텐츠 필터링 — 유해하거나 저작권이 있는 콘텐츠 생성은 제한되며, 모델과 플랫폼에 안전 레이어와 모더레이션이 포함됩니다.

일반적 및 권장 사용 사례

사용 사례:

마케팅 및 광고 프로토타입 — 시네마틱한 컨셉 증명을 신속히 제작.
프리비주얼라이제이션 — 스토리보드, 카메라 블로킹, 샷 시각화.
짧은 소셜 콘텐츠 — 동기화된 대사와 SFX를 갖춘 스타일라이즈드 클립.
Sora 2 Pro API에 액세스하는 방법

cometapi.com에 로그인하세요. 아직 사용자라면 먼저 가입해 주세요. CometAPI console에 로그인합니다. 인터페이스의 액세스 자격인 API 키를 발급받습니다. 개인 센터의 API token에서 “Add Token”을 클릭해 토큰 키: sk-xxxxx를 발급받아 제출합니다.

cometapi-key

Step 2: Send Requests to Sora 2 Pro API

“sora-2-pro” 엔드포인트를 선택해 API 요청을 전송하고 요청 본문을 설정합니다. 요청 메서드와 요청 본문은 당사 웹사이트 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 편의를 위해 Apifox 테스트도 제공합니다. <YOUR_API_KEY>를 계정의 실제 CometAPI 키로 교체하세요. 기본 URL은 공식 비디오 생성 문서를 참조하세요.

content 필드에 질문이나 요청을 입력하세요 — 여기에 모델이 응답합니다. API 응답을 처리해 생성된 답변을 가져옵니다.

Step 3: Retrieve and Verify Results

API 응답을 처리해 생성된 결과를 얻습니다. 처리 후 API는 작업 상태와 출력 데이터를 반환합니다.

내부 트레이닝/시뮬레이션 — RL 또는 로보틱스 연구를 위한 시나리오 영상을 생성(주의 필요).
크리에이티브 제작 — 사람의 편집(짧은 클립 연결, 그레이딩, 오디오 교체)과 결합할 때.

Sora 2 Pro 가격

[모델명]의 경쟁력 있는 가격을 살펴보세요. 다양한 예산과 사용 요구에 맞게 설계되었습니다. 유연한 요금제로 사용한 만큼만 지불하므로 요구사항이 증가함에 따라 쉽게 확장할 수 있습니다. [모델명]이 비용을 관리 가능한 수준으로 유지하면서 프로젝트를 어떻게 향상시킬 수 있는지 알아보세요.

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 Pro의 샘플 코드 및 API

Sora-2-pro는 OpenAI의 플래그십 비디오+오디오 생성 모델로, 동기화된 대사와 음향 효과를 갖춘 짧고 매우 사실적인 비디오 클립을 만들어 내도록 설계되었으며, 기존 비디오 모델보다 더욱 강력한 물리 및 월드 시뮬레이션을 제공합니다. 유료 사용자에게 제공되고 API를 통해 프로그래매틱 생성을 지원하는, 더 높은 품质의 'Pro' 버전으로 포지셔닝되어 있습니다. 이 모델은 시네마틱 및 소셜 활용 사례를 위해 제어 가능성, 시간적 일관성, 그리고 오디오 동기화를 특히 강조합니다.

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);