Does Sora 2 Pro generate synchronized audio with video?

Ya, Sora 2 Pro menjana bingkai video bersama audio terselaras termasuk dialog, bunyi ambien dan kesan bunyi—bukan dihasilkan secara berasingan tetapi sebagai keluaran terpadu.

What resolution and duration does Sora 2 Pro support?

Sora 2 Pro menyokong resolusi sehingga 1080p. Ia dioptimumkan untuk klip pendek berkualiti tinggi, lazimnya dalam julat beberapa saat hingga belasan saat bagi fideliti maksimum.

How does Sora 2 Pro differ from standard Sora 2?

Sora 2 Pro ditala untuk fideliti visual yang lebih tinggi, mengendalikan penggambaran yang lebih mencabar (pergerakan kompleks, oklusi, interaksi fizikal), dan mengekalkan konsistensi per babak yang lebih lama—dengan kos masa render yang lebih panjang.

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

Ya, Sora 2 Pro menyokong aliran kerja input_reference di mana imej JPEG/PNG/WEBP bertindak sebagai sauh komposisi untuk memandu bingkai permulaan atau gaya video yang dijana.

Does Sora 2 Pro support likeness injection (cameos)?

Ya, Sora 2 Pro boleh memasukkan rupa pengguna yang dirakam ke dalam adegan yang dijana. OpenAI mempunyai aliran kerja persetujuan terbina dalam dan mekanisme penarikan balik untuk menangani risiko privasi dan penyalahgunaan.

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

Ujian penanda aras menunjukkan Sora 2 Pro mengambil purata kira-kira 2.1 minit untuk klip 1080p selama 20 saat. Pro mengutamakan kualiti berbanding kelajuan, jadi jangkakan masa render yang lebih lama berbanding Sora 2 standard.

What physics improvements does Sora 2 Pro offer?

Sora 2 Pro menambah baik kekekalan objek dan fideliti pergerakan—momentum, keapungan dan interaksi fizikal kelihatan lebih realistik dengan artifak 'teleporting' yang lebih sedikit yang lazim pada model video terdahulu.

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

Pilih Sora 2 Pro untuk integrasi ekosistem OpenAI, penyuntikan rupa dan adegan fizikal yang kompleks. Veo 3 mungkin menawarkan penjanaan yang lebih pantas dan harga yang berbeza—nilai berdasarkan keperluan kependaman dan bajet anda.

Kimi K3 is now live on CometAPI →

Sora 2 Pro

Setiap Saat:$0.24

Dilancarkan:May 31, 2026

Sora 2 Pro ialah model generatif media kami yang paling canggih dan berkuasa, mampu menjana video dengan Audio yang disegerakkan. Ia boleh mencipta klip video yang terperinci dan dinamik daripada bahasa semula jadi atau imej.

Baru

Penggunaan komersial

Playground untuk Sora 2 Pro

Terokai Playground Sora 2 Pro — persekitaran interaktif untuk menguji model dan menjalankan pertanyaan dalam masa nyata. Cuba prompt, laraskan parameter, dan ulangi serta-merta untuk mempercepatkan pembangunan dan mengesahkan kes penggunaan.

Ciri utama

Penjanaan multimodal (video + audio) — Sora-2-Pro menjana bingkai video bersama audio yang disegerakkan (dialog, bunyi ambien, SFX) dan bukannya menghasilkan video dan audio secara berasingan.
Fideliti lebih tinggi / peringkat “Pro” — ditala untuk fideliti visual yang lebih tinggi, babak yang lebih mencabar (gerakan kompleks, oklusi, dan interaksi fizikal), serta konsistensi per babak yang lebih lama berbanding Sora-2 (bukan Pro). Ia mungkin mengambil masa lebih lama untuk render berbanding model Sora-2 standard.
Kepelbagaian input — menyokong prompt teks tulen, dan boleh menerima bingkai input imej atau imej rujukan untuk memandu komposisi (aliran kerja input_reference).
Cameo / suntikan rupa — boleh memasukkan rupa pengguna yang dirakam ke dalam babak terjana dengan aliran kerja keizinan dalam aplikasi.
Kebolehpercayaan fizikal: penambahbaikan kekekalan objek dan fideliti pergerakan (cth., momentum, daya apungan), mengurangkan artifak “teleportasi” tidak realistik yang lazim dalam sistem terdahulu.
Kebolehkawalan: menyokong prompt berstruktur dan arahan pada peringkat syot agar pencipta dapat menentukan kamera, pencahayaan, dan jujukan berbilang syot.

Perincian teknikal & permukaan integrasi

Keluarga model: Sora 2 (asas) dan Sora 2 Pro (varian berkualiti tinggi).
Modaliti input: prompt teks, rujukan imej, dan rakaman pendek cameo video/audio untuk rupa.
Modaliti output: video berkod (dengan audio) — parameter didedahkan melalui /v1/videos endpoints (pemilihan model melalui model: "sora-2-pro"). Permukaan API mengikuti keluarga titik akhir video OpenAI untuk operasi create/retrieve/list/delete.

Latihan & seni bina (ringkasan umum): OpenAI menerangkan Sora 2 dilatih pada data video berskala besar dengan pasca-latihan untuk memperbaiki simulasi dunia; butiran khusus (saiz model, set data tepat, dan tokenisasi) tidak disenaraikan secara terperinci. Jangkakan penggunaan pengkomputeran berat, pengtoken video/seni bina khusus dan komponen penjajaran multimodal.

Titik akhir API & aliran kerja: paparkan aliran kerja berasaskan tugas: hantar permintaan penciptaan POST (model="sora-2-pro"), terima id tugas atau lokasi, kemudian tinjau atau tunggu sehingga siap dan muat turun fail hasil. Parameter lazim dalam contoh yang diterbitkan termasuk prompt, seconds/duration, size/resolution, dan input_reference untuk permulaan berpandu imej.

Parameter tipikal :

model: "sora-2-pro"
prompt: penerangan babak dalam bahasa semula jadi, secara pilihan dengan petunjuk dialog
seconds / duration: panjang klip sasaran ( Pro menyokong kualiti tertinggi dalam tempoh yang tersedia)
size / resolution: laporan komuniti menunjukkan Pro menyokong sehingga 1080p dalam banyak kes penggunaan.

Input kandungan: fail imej (JPEG/PNG/WEBP) boleh dibekalkan sebagai bingkai atau rujukan; apabila digunakan, imej harus sepadan dengan resolusi sasaran dan bertindak sebagai sauh komposisi.

Tingkah laku rendering: Pro ditala untuk memprioritikan koheren antara bingkai dan fizik yang realistik; ini lazimnya bermakna masa pengiraan lebih lama dan kos per klip lebih tinggi berbanding varian bukan Pro.

Prestasi penanda aras

Kekuatan kualitatif: OpenAI menambah baik realisme, konsistensi fizik, dan audio terselaraskan** berbanding model video sebelumnya. Keputusan VBench lain menunjukkan Sora-2 dan derivatif berada di kedudukan teratas atau hampir teratas dalam sumber tertutup kontemporari dan koheren temporal.

Pemasa/keluaran bebas (penanda aras contoh): Sora-2-Pro purata ~2.1 minit untuk klip 1080p berdurasi 20 saat dalam satu perbandingan, manakala pesaing (Runway Gen-3 Alpha Turbo) lebih pantas (~1.7 minit) pada tugas yang sama — pertukaran antara kualiti vs kependaman render dan pengoptimuman platform.

Had (praktikal & keselamatan)

Fizik/konsistensi tidak sempurna — bertambah baik tetapi tidak tanpa cacat; artifak, pergerakan tidak semula jadi, atau ralat penyegerakan audio masih boleh berlaku.
Kekangan durasi & pengkomputeran — klip panjang memerlukan pengiraan intensif; banyak aliran kerja praktikal menghadkan klip kepada durasi pendek (cth., satu digit hingga belasan saat untuk output berkualiti tinggi).
Risiko privasi / keizinan — suntikan rupa (“cameos”) menimbulkan risiko keizinan dan salah/disinformasi; OpenAI mempunyai kawalan keselamatan dan mekanisme pembatalan yang jelas dalam aplikasi, tetapi integrasi yang bertanggungjawab diperlukan.
Kos & kependaman — render berkualiti Pro boleh lebih mahal dan lebih perlahan berbanding model yang lebih ringan atau pesaing; ambil kira bil per saat/per render dan giliran.
Penapisan kandungan keselamatan — penjanaan kandungan berbahaya atau berhak cipta adalah terhad; model dan platform menyertakan lapisan keselamatan dan pemoderasian.

Kes penggunaan tipikal dan disyorkan

Kes penggunaan:

Prototaip pemasaran & iklan — cipta bukti konsep sinematik dengan pantas.
Pravisualisasi — papan cerita, penyekatan kamera, visualisasi syot.
Kandungan sosial pendek — klip bergaya dengan dialog dan SFX terselaraskan.
Cara mengakses API Sora 2 Pro

Langkah 1: Daftar untuk Kunci API

Log masuk ke cometapi.com. Jika anda belum menjadi pengguna kami, sila daftar terlebih dahulu. Log masuk ke konsol CometAPI. Dapatkan kunci API kelayakan akses bagi antara muka. Klik “Add Token” pada token API di pusat peribadi, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan serahkan.

cometapi-key

Langkah 2: Hantar Permintaan ke API Sora 2 Pro

Pilih titik akhir “sora-2-pro” untuk menghantar permintaan API dan tetapkan badan permintaan. Kaedah permintaan dan badan permintaan diperoleh daripada dokumen API laman web kami. Laman kami juga menyediakan ujian Apifox untuk kemudahan anda. Gantikan <YOUR_API_KEY> dengan kunci CometAPI sebenar daripada akaun anda. base url is office Cipta video

Masukkan soalan atau permintaan anda ke dalam medan content—inilah yang akan direspons oleh model. Proses respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana.

Langkah 3: Dapatkan dan Sahkan Hasil

Proses respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana. Selepas diproses, API akan membalas dengan status tugas dan data output.

Latihan / simulasi dalaman — jana visual senario untuk penyelidikan RL atau robotik (dengan berhati-hati).
Penghasilan kreatif — apabila digabungkan dengan penyuntingan manusia (menyambung klip pendek, penggredan, menggantikan audio).

Soalan Lazim

Harga untuk Sora 2 Pro

Terokai harga yang kompetitif untuk Sora 2 Pro, direka bentuk untuk memenuhi pelbagai bajet dan keperluan penggunaan. Pelan fleksibel kami memastikan anda hanya membayar untuk apa yang anda gunakan, menjadikannya mudah untuk meningkatkan skala apabila keperluan anda berkembang. Temui bagaimana Sora 2 Pro boleh meningkatkan projek anda sambil mengekalkan kos yang terurus.

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

Kod contoh dan API untuk Sora 2 Pro

Sora-2-pro ialah model penjanaan video dan audio terunggul OpenAI yang direka untuk menghasilkan klip video pendek yang sangat realistik dengan dialog yang disegerakkan, kesan bunyi, serta simulasi fizik dan dunia yang lebih kukuh berbanding model video terdahulu. Ia diposisikan sebagai varian “Pro” berkualiti lebih tinggi yang tersedia untuk pengguna berbayar dan melalui API bagi penjanaan secara programatik. Model ini menekankan kebolehkawalan, kekonsistenan temporal, dan penyegerakan audio untuk kes penggunaan sinematik dan sosial.

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);