Does Sora 2 Pro generate synchronized audio with video?

Ja, Sora 2 Pro genererer videobilder sammen med synkronisert lyd, inkludert dialog, omgivelseslyd og lydeffekter—ikke produsert hver for seg, men som en samlet utdata.

What resolution and duration does Sora 2 Pro support?

Sora 2 Pro støtter opptil 1080p oppløsning. Den er optimalisert for kortklipp i høy kvalitet, vanligvis i området fra ensifrede til lave tosifrede sekunder for høyest mulig kvalitet.

How does Sora 2 Pro differ from standard Sora 2?

Sora 2 Pro er fininnstilt for høyere visuell fidelitet, håndterer mer krevende tagninger (kompleks bevegelse, okklusjon, fysiske interaksjoner) og opprettholder lengre konsistens per scene—på bekostning av lengre renderingstider.

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

Ja, Sora 2 Pro støtter input_reference-arbeidsflyter der JPEG/PNG/WEBP-bilder fungerer som komposisjonsankre for å styre startbilde eller stil på den genererte videoen.

Does Sora 2 Pro support likeness injection (cameos)?

Ja, Sora 2 Pro kan sette inn en brukers avbildede utseende i genererte scener. OpenAI har innebygde samtykkearbeidsflyter og mekanismer for tilbakekalling for å håndtere personvern- og misbruksrisikoer.

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

Referansetester viser at Sora 2 Pro i snitt bruker omtrent 2.1 minutter for et 20-sekunders 1080p-klipp. Pro prioriterer kvalitet over hastighet, så forvent lengre renderingstider enn standard Sora 2.

What physics improvements does Sora 2 Pro offer?

Sora 2 Pro forbedrer objektpermanens og bevegelsesfidelitet—impuls, oppdrift og fysiske interaksjoner fremstår mer realistiske, med færre 'teleporting'-artefakter som var vanlige i tidligere videomodeller.

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

Velg Sora 2 Pro for integrasjon i OpenAI-økosystemet, likeness-injeksjon og komplekse fysiske scener. Veo 3 kan tilby raskere generering og annen prissetting—evaluer basert på dine latens- og budsjettbehov.

Rimelig Sora 2 Pro API | text-to-video

Nøkkelfunksjoner

Multimodal generering (video + lyd) — Sora-2-Pro genererer videobilder sammen med synkronisert lyd (dialog, omgivelseslyd, SFX) i stedet for å produsere video og lyd separat.
Høyere kvalitet / «Pro»-nivå — justert for høyere visuell kvalitet, mer krevende opptak (kompleks bevegelse, okklusjon og fysiske interaksjoner), samt lengre konsistens per scene enn Sora-2 (ikke-Pro). Det kan ta lengre tid å rendre enn standardmodellen Sora-2.
Allsidige inndata — støtter rene tekstprompter, og kan godta bildeinputrammer eller referansebilder for å styre komposisjonen (input_reference-arbeidsflyter).
Cameos / innsetting av likhet — kan sette inn en brukers fangede likhet i genererte scener med samtykkearbeidsflyter i appen.
Fysisk plausibilitet: forbedret objektpermanens og bevegelseskvalitet (f.eks. momentum, oppdrift), som reduserer urealistiske «teleporterings»-artefakter som var vanlige i tidligere systemer.
Kontrollerbarhet: støtter strukturerte prompter og instruksjoner på opptaksnivå slik at skapere kan spesifisere kamera, lyssetting og sekvenser med flere opptak.

Tekniske detaljer og integrasjonsflate

Modellfamilie: Sora 2 (base) og Sora 2 Pro (høykvalitetsvariant).
Inndatamodaliteter: tekstprompter, bildereferanse og kort innspilt cameo-video/-lyd for likhet.
Utdataformater: kodet video (med lyd) — parametere eksponeres gjennom endepunktene /v1/videos (modellvalg via model: "sora-2-pro"). API-flaten følger OpenAIs familie av videoendepunkter for oppretting/henting/listing/sletting.

Trening og arkitektur (offentlig sammendrag): OpenAI beskriver Sora 2 som trent på videodata i stor skala med ettertrening for å forbedre verdenssimulering; detaljer (modellstørrelse, nøyaktige datasett og tokenisering) er ikke offentlig oppgitt i detalj linje for linje. Forvent tung beregning, spesialiserte videotokenizere/-arkitekturer og multimodale justeringskomponenter.

API-endepunkter og arbeidsflyt: viser en jobb-basert arbeidsflyt: send en POST-forespørsel for oppretting (model="sora-2-pro"), motta en jobb-id eller lokasjon, og poll deretter eller vent på fullføring og last ned de resulterende filene. Vanlige parametere i publiserte eksempler inkluderer prompt, seconds/duration, size/resolution og input_reference for bildestyrte starter.

Typiske parametere :

model: "sora-2-pro"
prompt: naturlig språkbeskrivelse av scenen, eventuelt med dialogsignaler
seconds / duration: målklipplengde (Pro støtter høyest kvalitet innen tilgjengelige varigheter)
size / resolution: rapporter fra miljøet indikerer at Pro støtter opptil 1080p i mange brukstilfeller.

Innholdsinndata: bildefiler (JPEG/PNG/WEBP) kan leveres som et bilde eller en referanse; når de brukes, bør bildet samsvare med måloppløsningen og fungere som et komposisjonsanker.

Renderingsatferd: Pro er justert for å prioritere bildefor-bilde-koherens og realistisk fysikk; dette innebærer vanligvis lengre beregningstid og høyere kostnad per klipp enn ikke-Pro-varianter.

Referanseytelse

Kvalitative styrker: OpenAI har forbedret realisme, fysikkonsistens og synkronisert lyd** sammenlignet med tidligere videomodeller. Andre VBench-resultater indikerer at Sora-2 og derivater ligger på eller nær toppen blant samtidige lukkede kildemodeller når det gjelder temporal koherens.

Uavhengig timing/gjennomstrømming (eksempelbenchmark): Sora-2-Pro hadde i gjennomsnitt ~2,1 minutter for 20-sekunders 1080p-klipp i én sammenligning, mens en konkurrent (Runway Gen-3 Alpha Turbo) var raskere (~1,7 minutter) på samme oppgave — avveiningene er kvalitet mot renderingslatens og plattformoptimalisering.

Begrensninger (praktiske og sikkerhetsmessige)

Ikke perfekt fysikk/konsistens — forbedret, men ikke feilfri; artefakter, unaturlig bevegelse eller lydsynkroniseringsfeil kan fortsatt forekomme.
Varighets- og beregningsbegrensninger — lange klipp er beregningsintensive; mange praktiske arbeidsflyter begrenser klipp til korte varigheter (f.eks. fra enkeltsekunder til lave tosifrede antall sekunder for utdata av høy kvalitet).
Personvern-/samtykkerisiko — innsetting av likhet («cameos») medfører samtykke- og feil-/desinformasjonsrisiko; OpenAI har eksplisitte sikkerhetskontroller og tilbakekallingsmekanismer i appen, men ansvarlig integrasjon er påkrevd.
Kostnad og latens — rendering i Pro-kvalitet kan være dyrere og tregere enn lettere modeller eller konkurrenter; ta hensyn til fakturering per sekund/per rendering og køsetting.
Sikkerhetsfiltrering av innhold — generering av skadelig eller opphavsrettsbeskyttet innhold er begrenset; modellen og plattformen inkluderer sikkerhetslag og moderering.

Typiske og anbefalte bruksområder

Bruksområder:

Markedsføring og annonseprototyper — skap raskt filmatiske konseptbevis.
Previsualisering — storyboards, kamerablokkering, visualisering av opptak.
Kort innhold for sosiale medier — stiliserte klipp med synkronisert dialog og SFX.
Hvordan få tilgang til Sora 2 Pro API

Trinn 1: Registrer deg for API-nøkkel

Logg inn på cometapi.com. Hvis du ikke er bruker hos oss ennå, vennligst registrer deg først. Logg inn på CometAPI-konsollen din. Hent API-nøkkelen for tilgang til grensesnittet. Klikk på «Add Token» under API-token i det personlige senteret, hent token-nøkkelen: sk-xxxxx og send inn.

cometapi-key

Trinn 2: Send forespørsler til Sora 2 Pro API

Velg endepunktet «sora-2-pro» for å sende API-forespørselen og angi forespørselsteksten. Forespørselsmetoden og forespørselsteksten hentes fra API-dokumentasjonen på nettstedet vårt. Nettstedet vårt tilbyr også Apifox-testing for enkelhets skyld. Erstatt <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din. Base URL er den offisielle Create video

Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i content-feltet — dette er det modellen vil svare på. Behandle API-responsen for å hente det genererte svaret.

Trinn 3: Hent og bekreft resultater

Behandle API-responsen for å hente det genererte svaret. Etter behandling svarer API-et med oppgavestatus og utdata.

Intern opplæring / simulering — generer scenariovisualiseringer for RL- eller robotikkforskning (med forsiktighet).
Kreativ produksjon — når det kombineres med menneskelig redigering (sammensying av korte klipp, fargegradering, erstatning av lyd).

Priser for Sora 2 Pro

Utforsk konkurransedyktige priser for Sora 2 Pro, designet for å passe ulike budsjetter og bruksbehov. Våre fleksible planer sikrer at du bare betaler for det du bruker, noe som gjør det enkelt å skalere etter hvert som kravene dine vokser. Oppdag hvordan Sora 2 Pro kan forbedre prosjektene dine samtidig som kostnadene holdes håndterbare.

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

Eksempelkode og API for Sora 2 Pro

Sora-2-pro er OpenAIs flaggskipmodell for video- og lydgenerering, utviklet for å lage korte, svært realistiske videoklipp med synkronisert dialog, lydeffekter og sterkere fysisk/verdenssimulering enn tidligere videomodeller. Den er posisjonert som «Pro»-varianten med høyere kvalitet, tilgjengelig for betalende brukere og via API-et for programmatisk generering. Modellen legger vekt på kontrollerbarhet, tidsmessig sammenheng og lydsynkronisering for filmatiske og sosiale bruksområder.

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);