Does Sora 2 Pro generate synchronized audio with video?

Ja, Sora 2 Pro genereert videoframes samen met gesynchroniseerde audio, waaronder dialoog, omgevingsgeluid en geluidseffecten—niet afzonderlijk geproduceerd, maar als één geïntegreerde output.

What resolution and duration does Sora 2 Pro support?

Sora 2 Pro ondersteunt resoluties tot 1080p. Het is geoptimaliseerd voor korte clips van hoge kwaliteit, doorgaans in het bereik van enkele seconden tot iets meer dan tien seconden voor maximale beeldgetrouwheid.

How does Sora 2 Pro differ from standard Sora 2?

Sora 2 Pro is afgestemd op hogere visuele kwaliteit, kan moeilijkere shots aan (complexe beweging, occlusie, fysieke interacties) en behoudt een langere consistentie per scène—ten koste van langere rendertijden.

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

Ja, Sora 2 Pro ondersteunt input_reference-workflows waarbij JPEG-/PNG-/WEBP-afbeeldingen fungeren als compositieankers om het startframe of de stijl van de gegenereerde video te sturen.

Does Sora 2 Pro support likeness injection (cameos)?

Ja, Sora 2 Pro kan de vastgelegde gelijkenis van een gebruiker invoegen in gegenereerde scènes. OpenAI heeft ingebouwde toestemmingsworkflows en intrekkingsmechanismen om privacy- en misbruikrisico's aan te pakken.

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

Benchmarktests tonen aan dat Sora 2 Pro gemiddeld ongeveer 2,1 minuten nodig heeft voor een clip van 20 seconden in 1080p. Pro geeft prioriteit aan kwaliteit boven snelheid, dus verwacht langere rendertijden dan bij de standaard Sora 2.

What physics improvements does Sora 2 Pro offer?

Sora 2 Pro verbetert objectpersistentie en bewegingsgetrouwheid—momentum, drijfvermogen en fysieke interacties ogen realistischer, met minder 'teleportatie'-artefacten die vaak voorkwamen in eerdere videomodellen.

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

Kies Sora 2 Pro voor integratie in het OpenAI-ecosysteem, likeness injection en complexe fysieke scènes. Veo 3 kan snellere generatie en andere prijzen bieden—evalueer op basis van je behoeften op het gebied van latentie en budget.

Betaalbare Sora 2 Pro API | text-to-video

Belangrijkste functies

Multimodale generatie (video + audio) — Sora-2-Pro genereert videoframes samen met gesynchroniseerd audio (dialoog, omgevingsgeluid, SFX) in plaats van video en audio afzonderlijk te produceren.
Hogere fideliteit / “Pro”-tier — afgestemd op hogere visuele getrouwheid, zwaardere shots (complexe beweging, occlusie en fysieke interacties) en langere consistentie per scène dan Sora-2 (non-Pro). Het kan langer duren om te renderen dan het standaard Sora-2-model.
Invoerflexibiliteit — ondersteunt zuivere tekstprompts en kan invoerafbeeldingsframes of referentieafbeeldingen accepteren om de compositie te sturen (input_reference-workflows).
Cameo’s / gelijkenis-injectie — kan het vastgelegde uiterlijk van een gebruiker in gegenereerde scènes invoegen met toestemmingsworkflows in de app.
Fysische plausibiliteit: verbeterde objectpermanentie en bewegingsgetrouwheid (bijv. momentum, drijfvermogen), waardoor onrealistische “teleportatie”-artefacten die in eerdere systemen gebruikelijk waren, worden verminderd.
Beheersbaarheid: ondersteunt gestructureerde prompts en aanwijzingen op shotniveau, zodat makers camera, belichting en multi-shot-sequenties kunnen specificeren.

Technische details & integratie-oppervlak

Modelfamilie: Sora 2 (basis) en Sora 2 Pro (variant van hoge kwaliteit).
Invoermodaliteiten: tekstprompts, referentieafbeelding en kort opgenomen cameo-video/audio voor gelijkenis.
Uitvoermodaliteiten: geëncodeerde video (met audio) — parameters beschikbaar via /v1/videos-eindpunten (modelselectie via model: "sora-2-pro"). API-oppervlak volgt de videos-eindpuntfamilie van OpenAI voor create/retrieve/list/delete-bewerkingen.

Training & architectuur (publieke samenvatting): OpenAI beschrijft Sora 2 als getraind op grootschalige videodata met post-training om wereldsimulatie te verbeteren; specificaties (modelgrootte, exacte datasets en tokenisatie) worden niet publiekelijk regel-voor-regel opgesomd. Reken op zware compute, gespecialiseerde videotokenizers/-architecturen en multimodale alignementcomponenten.

API-eindpunten & workflow: toon een taakgebaseerde workflow: dien een POST-aanmaakverzoek in (model="sora-2-pro"), ontvang een taak-id of locatie, poll of wacht op voltooiing en download het/de resulterende bestand(en). Veelvoorkomende parameters in gepubliceerde voorbeelden omvatten prompt, seconds/duration, size/resolution en input_reference voor beeldgestuurde starts.

Typische parameters :

model: "sora-2-pro"
prompt: beschrijving van de scène in natuurlijke taal, optioneel met dialoogaanwijzingen
seconds / duration: beoogde cliplengte (Pro ondersteunt de hoogste kwaliteit binnen de beschikbare duur)
size / resolution: uit communitymeldingen blijkt dat Pro in veel gevallen tot 1080p ondersteunt.

Content-invoer: afbeeldingsbestanden (JPEG/PNG/WEBP) kunnen worden aangeleverd als frame of referentie; wanneer gebruikt, moet de afbeelding overeenkomen met de doelresolutie en fungeren als compositie-anker.

Rendergedrag: Pro is afgestemd om frame-tot-frame-coherentie en realistische fysica te prioriteren; dit impliceert doorgaans langere rekentijd en hogere kosten per clip dan non-Pro-varianten.

Benchmarkprestaties

Kwalitatieve sterke punten: OpenAI verbeterde realisme, fysische consistentie en gesynchroniseerd audio** ten opzichte van eerdere videomodellen. Andere VBench-resultaten wijzen erop dat Sora-2 en afgeleiden aan of nabij de top staan van hedendaagse gesloten systemen qua temporele coherentie.

Onafhankelijke timing/doorvoer (voorbeeldbench): Sora-2-Pro deed er gemiddeld ~2,1 minuten over voor 20-secondenclips op 1080p in één vergelijking, terwijl een concurrent (Runway Gen-3 Alpha Turbo) sneller was (~1,7 minuten) op dezelfde taak — afwegingen liggen tussen kwaliteit versus renderlatentie en platformoptimalisatie.

Beperkingen (praktisch & veiligheid)

Niet perfecte fysica/consistentie — verbeterd maar niet foutloos; artefacten, onnatuurlijke beweging of audio-synchronisatiefouten kunnen nog steeds voorkomen.
Duurte & rekenbeperkingen — lange clips zijn rekenintensief; veel praktische workflows beperken clips tot korte duur (bijv. enkele tot enkele tientallen seconden voor output van hoge kwaliteit).
Privacy-/toestemmingsrisico’s — gelijkenisinjectie (“cameo’s”) brengt risico’s rond toestemming en mis-/desinformatie met zich mee; OpenAI heeft expliciete veiligheidscontroles en intrekkingsmechanismen in de app, maar verantwoorde integratie is vereist.
Kosten & latentie — renders van Pro-kwaliteit kunnen duurder en trager zijn dan lichtere modellen of concurrenten; houd rekening met facturering per seconde/per render en wachtrijen.
Veiligheidsinhoudsfiltering — het genereren van schadelijke of auteursrechtelijk beschermde content is beperkt; het model en platform bevatten veiligheidslagen en moderatie.

Typische en aanbevolen gebruiksscenario’s

Gebruiksscenario’s:

Marketing- & advertentieprototypes — razendsnel cinematografische proof-of-concepts creëren.
Previsualisatie — storyboards, camerablokkering, shotvisualisatie.
Korte social content — gestileerde clips met gesynchroniseerde dialogen en SFX.
Hoe krijg je toegang tot de Sora 2 Pro API

Stap 1: Registreer voor API-sleutel

Log in op cometapi.com. Als je nog geen gebruiker bent, registreer je dan eerst. Meld je aan bij je CometAPI-console. Haal de toegangscertificerende API-sleutel van de interface op. Klik bij de API-token in het persoonlijke centrum op “Add Token”, verkrijg de tokenkey: sk-xxxxx en dien in.

cometapi-sleutel

Stap 2: Verzoeken naar de Sora 2 Pro API verzenden

Selecteer het eindpunt “sora-2-pro” om het API-verzoek te verzenden en stel de request body in. De verzoekmethode en request body zijn te vinden in onze website-API-documentatie. Onze website biedt ook een Apifox-test voor je gemak. Vervang <YOUR_API_KEY> door je daadwerkelijke CometAPI-sleutel uit je account. basis-URL is office Video maken

Voer je vraag of verzoek in het inhoudsveld in — dit is waar het model op reageert. Verwerk de API-respons om het gegenereerde antwoord te verkrijgen.

Stap 3: Resultaten ophalen en verifiëren

Verwerk de API-respons om het gegenereerde antwoord te verkrijgen. Na verwerking reageert de API met de taakstatus en uitvoergegevens.

Interne training / simulatie — scenario-visuals genereren voor RL- of roboticaonderzoek (met de nodige zorg).
Creatieve productie — in combinatie met menselijke nabewerking (korte clips aan elkaar zetten, graden, audio vervangen).

Prijzen voor Sora 2 Pro

Ontdek concurrerende prijzen voor Sora 2 Pro, ontworpen om te passen bij verschillende budgetten en gebruiksbehoeften. Onze flexibele abonnementen zorgen ervoor dat u alleen betaalt voor wat u gebruikt, waardoor het gemakkelijk is om op te schalen naarmate uw vereisten groeien. Ontdek hoe Sora 2 Pro uw projecten kan verbeteren terwijl de kosten beheersbaar blijven.

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

Voorbeeldcode en API voor Sora 2 Pro

Sora-2-pro is het vlaggenschipmodel van OpenAI voor video- en audiogeneratie, ontworpen om korte, zeer realistische videoclips te maken met gesynchroniseerde dialogen, geluidseffecten en een sterkere simulatie van fysica en de wereld dan eerdere videomodellen. Het is gepositioneerd als de hoogwaardigere "Pro"-variant, beschikbaar voor betalende gebruikers en via de API voor programmatische generatie. Het model legt de nadruk op controleerbaarheid, temporele coherentie en audiosynchronisatie voor filmische en sociale toepassingen.

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);