Sora 2 Pro는 표준 Sora 2와 어떻게 다른가요?

Sora 2 Pro는 더 높은 시각적 충실도를 위해 조정되었으며, 더 어려운 샷(복잡한 동작, 가림, 물리적 상호작용)을 처리하고, 장면 단위의 일관성을 더 오랫동안 유지합니다—그 대가로 렌더링 시간은 더 길어집니다.

Sora 2 Pro가 비디오를 렌더링하는 데 얼마나 걸리나요?

벤치마크 테스트에 따르면 Sora 2 Pro는 20초 1080p 클립을 렌더링하는 데 평균 약 2.1분이 소요됩니다. Pro는 속도보다 품질을 우선하므로, 표준 Sora 2보다 더 긴 렌더링 시간을 예상할 수 있습니다.

Sora 2 Pro는 물리 측면에서 어떤 개선을 제공하나요?

Sora 2 Pro는 객체 영속성과 동작 충실도를 개선했습니다—관성, 부력, 물리적 상호작용이 이전 비디오 모델에서 흔했던 '순간 이동' 아티팩트가 더 적게 발생하면서 보다 현실적으로 보입니다.

Google Veo 3 대신 Sora 2 Pro를 언제 선택해야 하나요?

OpenAI 에코시스템 통합, likeness injection, 그리고 복잡한 물리적 장면이 필요할 때는 Sora 2 Pro를 선택하세요. Veo 3은 더 빠른 생성 속도와 다른 가격 정책을 제공할 수 있으므로—지연 요구사항과 예산에 따라 평가하세요.

Sora 2 Pro는 likeness injection(카메오)을 지원하나요?

예. Sora 2 Pro는 사용자가 캡처한 likeness를 생성된 장면에 삽입할 수 있습니다. OpenAI는 프라이버시와 오용 위험을 다루기 위해 동의 워크플로와 철회 메커니즘을 내장하고 있습니다.

Sora 2 Pro는 어떤 해상도와 길이를 지원하나요?

Sora 2 Pro는 최대 1080p 해상도를 지원합니다. 최고 수준의 충실도를 위해, 보통 한 자릿수에서 낮은 두 자릿수 초 범위의 고품질 짧은 클립에 최적화되어 있습니다.

Sora 2 Pro는 비디오와 동기화된 오디오를 함께 생성하나요?

예. Sora 2 Pro는 대사, 환경음, 효과음을 포함한 동기화된 오디오와 비디오 프레임을 함께 생성합니다—별도로 생성하지 않고 하나의 통합 출력으로 제공합니다.

Sora 2 Pro는 참조 이미지를 사용해 비디오 생성을 가이드할 수 있나요?

예. Sora 2 Pro는 JPEG/PNG/WEBP 이미지가 구성 앵커로 작동하여 생성되는 비디오의 시작 프레임이나 스타일을 가이드하는 input_reference 워크플로를 지원합니다.

OpenAI

사용 가능

sora-2-pro

Sora 2 Pro API

Sora 2 Pro는 동기화된 오디오가 포함된 동영상을 생성할 수 있는, 당사에서 가장 진보되고 강력한 미디어 생성 모델입니다. 자연어 또는 이미지로부터 정교하고 역동적인 동영상 클립을 생성할 수 있습니다.

시작 가격

$0.24 / 초

사용량 기반 요금제

API 상태

사용 가능

프로덕션 엔드포인트

응답 속도

비동기 지원

실측 API 응답 시간

출시일

May 31, 2026

OpenAI

Playground

실제 요청으로 Sora 2 Pro을(를) 사용해보고, 파라미터를 검토하며 API 통합 전 출력 결과를 검증하세요.

개요

Sora 2 Pro에 대한 실용적인 개요와 주요 동작 및 통합 시 고려사항입니다.

주요 기능

다중 모달 생성(비디오 + 오디오) — Sora-2-Pro는 비디오와 오디오를 별도로 생성하는 대신, 동기화된 오디오(대사, 환경음, SFX)와 함께 비디오 프레임을 생성합니다.
더 높은 충실도 / “Pro” 등급 — Sora-2(비 Pro) 대비 더 높은 시각적 충실도, 까다로운 샷(복잡한 동작, 가림, 물리적 상호작용), 더 긴 씬별 일관성을 목표로 튜닝되었습니다. 표준 Sora-2 모델보다 렌더링 시간이 더 길 수 있습니다.
입력 다양성 — 순수 텍스트 프롬프트를 지원하며, 구성을 안내하기 위해 이미지 입력 프레임 또는 참조 이미지를 사용할 수 있습니다(input_reference 워크플로).
카메오/외형 주입 — 앱 내 동의 워크플로를 통해 사용자가 촬영한 외형을 생성된 장면에 삽입할 수 있습니다.
물리적 그럴듯함: 객체 영속성과 동작 충실도(예: 운동량, 부력)가 개선되어, 이전 시스템에서 흔했던 비현실적인 ‘순간이동’ 아티팩트를 줄입니다.
제어 가능성: 구조화된 프롬프트와 샷 수준 지시를 지원하여 창작자가 카메라, 조명, 멀티샷 시퀀스를 지정할 수 있습니다.

기술 세부 정보 및 통합 범위

모델 패밀리: Sora 2(베이스) 및 Sora 2 Pro(고품질 변형).
입력 모달리티: 텍스트 프롬프트, 이미지 레퍼런스, 외형을 위한 짧은 카메오 비디오/오디오 녹화.
출력 모달리티: 인코딩된 비디오(오디오 포함) — 파라미터는 /v1/videos 엔드포인트를 통해 제공되며(모델 선택은 model: "sora-2-pro"), API 표면은 생성/조회/목록/삭제 작업을 위한 OpenAI 비디오 엔드포인트 패밀리를 따릅니다.

학습 및 아키텍처(공개 요약): OpenAI는 Sora 2가 대규모 비디오 데이터로 학습되었고 세계 시뮬레이션을 개선하기 위한 사후 학습이 적용되었다고 설명합니다. 구체 사항(모델 규모, 정확한 데이터셋, 토크나이제이션)은 항목별로 공개되지 않았습니다. 대규모 연산, 특수한 비디오 토크나이저/아키텍처, 멀티모달 정렬 컴포넌트를 예상할 수 있습니다.

API 엔드포인트 및 워크플로: 작업 기반 워크플로를 따릅니다: POST 생성 요청을 제출(모델="sora-2-pro")하고, 작업 ID 또는 위치를 받은 뒤, 완료될 때까지 폴링하거나 대기한 다음 결과 파일을 다운로드합니다. 공개된 예시에서 흔한 파라미터로는 prompt, seconds/duration, size/resolution, 그리고 이미지 기반 시작을 위한 input_reference가 있습니다.

일반적인 파라미터 :

model: "sora-2-pro"
prompt: 자연어 장면 설명(선택적으로 대사 큐 포함)
seconds / duration: 목표 클립 길이( Pro는 사용 가능한 길이에서 최고 품질을 지원)
size / resolution: 커뮤니티 보고에 따르면 Pro는 많은 용례에서 최대 1080p를 지원합니다.

콘텐츠 입력: 이미지 파일(JPEG/PNG/WEBP)은 프레임 또는 레퍼런스로 제공할 수 있습니다. 사용할 경우, 이미지는 대상 해상도와 일치해야 하며 컴포지션 앵커로 작동합니다.

렌더링 동작: Pro는 프레임 간 일관성과 현실적인 물리를 우선하도록 튜닝되어 있으며, 이는 일반적으로 비 Pro 변형보다 더 긴 계산 시간과 클립당 더 높은 비용을 의미합니다.

벤치마크 성능

정성적 강점: OpenAI는 이전 비디오 모델 대비 현실감, 물리 일관성, 동기화된 오디오**를 개선했습니다. 다른 VBench 결과는 Sora-2 및 파생 모델이 동시대의 클로즈드 소스와 시간적 일관성 측면에서 최상위권에 위치함을 시사합니다.

독립적인 타이밍/처리량(예시 벤치): 한 비교에서 Sora-2-Pro는 20초 1080p 클립에 대해 평균 약 2.1분이 소요된 반면, 경쟁사(Runway Gen-3 Alpha Turbo)는 동일 작업에서 더 빠른 약 1.7분을 보였습니다 — 품질 대 렌더 지연 및 플랫폼 최적화 간의 트레이드오프가 존재합니다.

한계(실무 및 안전)

완벽하지 않은 물리/일관성 — 개선되었지만 결함이 없진 않으며, 아티팩트, 부자연스러운 동작, 오디오 싱크 오류가 여전히 발생할 수 있습니다.
길이와 연산 제약 — 긴 클립은 연산 비용이 큽니다. 실무 워크플로에서는 고품질 출력의 경우 클립 길이가 한 자리 수에서 수십 초 수준으로 제한되는 경우가 많습니다.
프라이버시/동의 위험 — 외형 주입(“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 더 비싸고 느릴 수 있습니다. 클립당/초당 과금과 큐잉을 고려해야 합니다.
안전 콘텐츠 필터링 — 유해하거나 저작권이 있는 콘텐츠 생성은 제한됩니다. 모델과 플랫폼은 안전 레이어와 모더레이션을 포함합니다.

전형적 및 권장 사용 사례

사용 사례:

마케팅 및 광고 프로토타입 — 시네마틱한 콘셉트 증명(PoC)을 신속히 제작.
프리비주얼라이제이션 — 스토리보드, 카메라 블로킹, 샷 시각화.
짧은 소셜 콘텐츠 — 동기화된 대사와 SFX가 포함된 스타일화된 클립.
Sora 2 Pro API에 접근하는 방법

cometapi.com에 로그인하세요. 아직 사용자라면 먼저 가입해 주세요. CometAPI 콘솔에 로그인합니다. 인터페이스의 액세스 자격인증 API 키를 발급받습니다. 개인 센터의 API 토큰에서 “Add Token”을 클릭해 토큰 키(sk-xxxxx)를 발급받아 제출합니다.

cometapi-key

Step 2: Send Requests to Sora 2 Pro API

“sora-2-pro” 엔드포인트를 선택해 API 요청을 보내고 요청 본문을 설정합니다. 요청 메서드와 본문은 웹사이트의 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 편의를 위해 웹사이트에서는 Apifox 테스트도 제공합니다. 계정의 실제 CometAPI 키로 <YOUR_API_KEY>를 바꿔 넣으세요. 기본 URL은 office Create video

질문이나 요청을 content 필드에 입력하세요 — 모델이 여기에 응답합니다. 생성된 답을 얻기 위해 API 응답을 처리하세요.

Step 3: Retrieve and Verify Results

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

내부 학습/시뮬레이션 — RL 또는 로보틱스 연구를 위한 시나리오 비주얼 생성(주의 필요).
크리에이티브 프로덕션 — 인적 편집(짧은 클립 연결, 색보정, 오디오 교체)과 결합할 때.

자주 묻는 질문

가격

위의 간단한 견적을 단일 실행 기준으로 참고한 후, CometAPI와 공식 가격의 전체 비교를 확인하세요.

5초 테스트

$1.20

예상 CometAPI 사용 비용

10초 테스트

$2.40

예상 CometAPI 사용 비용

15초 테스트

$3.60

예상 CometAPI 사용 비용

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

API

작동하는 엔드포인트와 코드 예제를 복사하고, 모든 파라미터가 필요하면 전체 API 참조 문서를 여세요.

하나의 API로 프로덕션 준비된 모델 액세스

한 번만 인증하면 모델 엔드포인트를 호출하고, 제공업체 전반에서 동일한 결제 및 모니터링 워크플로를 유지할 수 있습니다.

POST/v1/videos

Sora 2 Pro의 샘플 코드 및 API

Sora-2-pro는 OpenAI의 대표적인 영상·오디오 생성 모델로, 대사와 효과음이 동기화되고 기존 비디오 모델보다 물리 및 세계 시뮬레이션이 더욱 강화된, 짧고 매우 사실적인 동영상 클립을 생성하도록 설계되었다. 유료 사용자에게 제공되며 API를 통해 프로그램적으로 생성할 수 있는 고품질 "Pro" 버전으로 포지셔닝되어 있다. 이 모델은 시네마틱 및 소셜 활용 사례를 위해 제어 가능性, 시간적 일관성, 오디오 동기화를 강조한다.

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);

기능

아키텍처를 선택하거나 프로덕션 워크로드를 산정하기 전에 중요한 모델 정보를 확인하세요.

지원 기능

기존 모델 API가 반환하는 기능입니다.

text-to-video

image-to-video

입력 및 출력

입력

text

출력

video

프로덕션 프로필

제공업체: OpenAI
맥락: 모델별로 다름
상업적 이용: 지원됨

활용 사례

video 기능에 맞는 프로덕션 워크플로에 Sora 2 Pro을(를) 활용하고, 장기 통합 전에 다른 대안과 비교해 보세요.

텍스트-투-비디오 콘셉트와 소셜 콘텐츠

제품 데모와 시네마틱 스토리보드

이미지-투-비디오 모션과 창작 반복 작업

다른 모델

품질, 지연 시간, 기능, 가격 트레이드오프에 따라 CometAPI에서 제공하는 다른 모델과 비교하세요.

모델 비교 열기 →

Aliyun

Wan3.0

빠른 검증부터 시네마틱한 출력까지, 과금은 생성된 영상의 길이를 기준으로 하고, 적절한 해상도를 선택하며, 모든 생성을 계획된 창의적 투자 활동으로 전환하는 활동 규칙입니다.

모델 보기

MiniMax

MiniMax H3

minimax-h3는 고품질 크리에이티브 제작을 위해 설계된 새로운 영상 생성 모델입니다. 시네마틱 영상 생성 워크플로우를 위해 향상된 프롬프트 이해도, 더 높은 시각적 일관성, 더 매끄러운 모션, 그리고 더 유연한 참조 이미지 제어를 제공합니다.

모델 보기

Bytedance

Seedance 2.5

seedance-2-5는 30초 스토리텔링을 위해 설계된 차세대 오디오-비디오 통합 생성 모델로, 정밀한 참조 제어와 강력한 편집 기능을 갖추고 있습니다.

모델 보기

Flux

Flux 3

FLUX 3 - 현실 세계 모델: 시각 지능의 백본으로서의 멀티모달 플로우 모델을 향하여.

모델 보기

Bytedance

Seedance 2-0

Seedance 2.0은 시네마틱하고 멀티샷 내러티브 비디오 생성에 초점을 맞춘 ByteDance의 차세대 멀티모달 비디오 기반 모델입니다. 단일 샷 텍스트-투-비디오 데모와 달리, Seedance 2.0은 레퍼런스 기반 제어(이미지, 짧은 클립, 오디오), 샷 전반의 캐릭터/스타일 일관성, 그리고 네이티브 오디오/비디오 동기화를 강조합니다 — 전문 창작 및 프리비주얼라이제이션 워크플로우에서 AI 비디오가 유용하게 쓰이도록 하는 것을 목표로 합니다.

모델 보기

Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1은 전문 콘텐츠 제작, 광고, 단편 영화, 소셜 미디어 제작, 스토리텔링을 위해 설계된 멀티모달 영상 생성 모델입니다. HappyHorse 1.0—독립적인 영상 생성 평가에서 상위권에 올라 큰 주목을 받았던—의 역량을 더 강력한 장면 일관성과 향상된 시각적 충실도로 확장합니다.

모델 보기

Uptime

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사용 가능

sora-2-pro

Sora 2 Pro API

시작 가격

$0.24 / 초

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API 상태

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응답 속도

비동기 지원

실측 API 응답 시간

출시일

May 31, 2026

OpenAI

Playground

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개요

Sora 2 Pro에 대한 실용적인 개요와 주요 동작 및 통합 시 고려사항입니다.

주요 기능

다중 모달 생성(비디오 + 오디오) — Sora-2-Pro는 비디오와 오디오를 별도로 생성하는 대신, 동기화된 오디오(대사, 환경음, SFX)와 함께 비디오 프레임을 생성합니다.
더 높은 충실도 / “Pro” 등급 — Sora-2(비 Pro) 대비 더 높은 시각적 충실도, 까다로운 샷(복잡한 동작, 가림, 물리적 상호작용), 더 긴 씬별 일관성을 목표로 튜닝되었습니다. 표준 Sora-2 모델보다 렌더링 시간이 더 길 수 있습니다.
입력 다양성 — 순수 텍스트 프롬프트를 지원하며, 구성을 안내하기 위해 이미지 입력 프레임 또는 참조 이미지를 사용할 수 있습니다(input_reference 워크플로).
카메오/외형 주입 — 앱 내 동의 워크플로를 통해 사용자가 촬영한 외형을 생성된 장면에 삽입할 수 있습니다.
물리적 그럴듯함: 객체 영속성과 동작 충실도(예: 운동량, 부력)가 개선되어, 이전 시스템에서 흔했던 비현실적인 ‘순간이동’ 아티팩트를 줄입니다.
제어 가능성: 구조화된 프롬프트와 샷 수준 지시를 지원하여 창작자가 카메라, 조명, 멀티샷 시퀀스를 지정할 수 있습니다.

기술 세부 정보 및 통합 범위

일반적인 파라미터 :

model: "sora-2-pro"
prompt: 자연어 장면 설명(선택적으로 대사 큐 포함)
seconds / duration: 목표 클립 길이( Pro는 사용 가능한 길이에서 최고 품질을 지원)
size / resolution: 커뮤니티 보고에 따르면 Pro는 많은 용례에서 최대 1080p를 지원합니다.

벤치마크 성능

한계(실무 및 안전)

완벽하지 않은 물리/일관성 — 개선되었지만 결함이 없진 않으며, 아티팩트, 부자연스러운 동작, 오디오 싱크 오류가 여전히 발생할 수 있습니다.
길이와 연산 제약 — 긴 클립은 연산 비용이 큽니다. 실무 워크플로에서는 고품질 출력의 경우 클립 길이가 한 자리 수에서 수십 초 수준으로 제한되는 경우가 많습니다.
프라이버시/동의 위험 — 외형 주입(“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 더 비싸고 느릴 수 있습니다. 클립당/초당 과금과 큐잉을 고려해야 합니다.
안전 콘텐츠 필터링 — 유해하거나 저작권이 있는 콘텐츠 생성은 제한됩니다. 모델과 플랫폼은 안전 레이어와 모더레이션을 포함합니다.

전형적 및 권장 사용 사례

사용 사례:

마케팅 및 광고 프로토타입 — 시네마틱한 콘셉트 증명(PoC)을 신속히 제작.
프리비주얼라이제이션 — 스토리보드, 카메라 블로킹, 샷 시각화.
짧은 소셜 콘텐츠 — 동기화된 대사와 SFX가 포함된 스타일화된 클립.
Sora 2 Pro API에 접근하는 방법

cometapi-key

Step 2: Send Requests to Sora 2 Pro API

질문이나 요청을 content 필드에 입력하세요 — 모델이 여기에 응답합니다. 생성된 답을 얻기 위해 API 응답을 처리하세요.

Step 3: Retrieve and Verify Results

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

내부 학습/시뮬레이션 — RL 또는 로보틱스 연구를 위한 시나리오 비주얼 생성(주의 필요).
크리에이티브 프로덕션 — 인적 편집(짧은 클립 연결, 색보정, 오디오 교체)과 결합할 때.

자주 묻는 질문

가격

위의 간단한 견적을 단일 실행 기준으로 참고한 후, CometAPI와 공식 가격의 전체 비교를 확인하세요.

5초 테스트

$1.20

예상 CometAPI 사용 비용

10초 테스트

$2.40

예상 CometAPI 사용 비용

15초 테스트

$3.60

예상 CometAPI 사용 비용

Sora 2 Pro 가격

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

API

작동하는 엔드포인트와 코드 예제를 복사하고, 모든 파라미터가 필요하면 전체 API 참조 문서를 여세요.

하나의 API로 프로덕션 준비된 모델 액세스

한 번만 인증하면 모델 엔드포인트를 호출하고, 제공업체 전반에서 동일한 결제 및 모니터링 워크플로를 유지할 수 있습니다.

POST/v1/videos

Sora 2 Pro의 샘플 코드 및 API

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);