Sora 2 Pro

Kluczowe funkcje

• Generowanie multimodalne (wideo + audio) — Sora-2-Pro generuje klatki wideo wraz ze zsynchronizowanym dźwiękiem (dialogi, dźwięki otoczenia, SFX), zamiast tworzyć wideo i audio oddzielnie.
• Wyższa wierność / „Pro” — dostrojony do wyższej wierności obrazu, trudniejszych ujęć (złożony ruch, okluzje i interakcje fizyczne) oraz dłuższej spójności w obrębie scen niż Sora-2 (non-Pro). Renderowanie może trwać dłużej niż w standardowym modelu Sora-2.
• Wszechstronność wejścia — obsługuje czysto tekstowe prompty oraz może przyjmować klatki wejściowe obrazu lub obrazy referencyjne, aby kierować kompozycją (workflows input_reference).
• Cameos / wstrzyknięcie podobizny — może wstawiać uchwyconą podobiznę użytkownika do generowanych scen z wykorzystaniem mechanizmów zgody w aplikacji.
• Fizyczna wiarygodność: ulepszona stałość obiektów i wierność ruchu (np. pęd, wyporność), co ogranicza nierealistyczne artefakty „teleportacji” typowe dla wcześniejszych systemów.
• Kontrolowalność: obsługuje ustrukturyzowane prompty i wskazówki na poziomie ujęć, aby twórcy mogli określać kamerę, oświetlenie i sekwencje wieloujęciowe.

Szczegóły techniczne i zakres integracji

Rodzina modeli: Sora 2 (bazowy) oraz Sora 2 Pro (wariant wysokiej jakości).
Tryby wejścia: prompty tekstowe, referencje obrazów oraz krótkie nagrania cameo wideo/audio dla podobizny.
Tryby wyjścia: zakodowane wideo (z dźwiękiem) — parametry udostępnione przez endpointy /v1/videos (wybór modelu poprzez model: "sora-2-pro"). Powierzchnia API podąża za rodziną endpointów wideo OpenAI dla operacji create/retrieve/list/delete.

Szkolenie i architektura (publiczne podsumowanie): OpenAI opisuje Sora 2 jako model trenowany na wielkoskalowych danych wideo z post‑trainingiem poprawiającym symulację świata; specyfika (rozmiar modelu, dokładne zbiory danych i tokenizacja) nie jest publicznie wyszczególniona linia po linii. Należy oczekiwać dużych nakładów obliczeniowych, wyspecjalizowanych tokenizerów/architektur wideo oraz komponentów wielomodalnego dopasowania.

---

API endpoints i workflow: pokazuje workflow oparty na zadaniach: wyślij żądanie utworzenia POST (model="sora-2-pro"), otrzymaj identyfikator zadania lub location, następnie odpytywaj (poll) lub poczekaj na zakończenie i pobierz wynikowy(e) plik(i). Typowe parametry w publikowanych przykładach to prompt, seconds/duration, size/resolution oraz input_reference dla startu prowadzonego obrazem.

Typowe parametry :

• model: "sora-2-pro"
• prompt: opis sceny w języku naturalnym, opcjonalnie z podpowiedziami dialogów
• seconds / duration: docelowa długość klipu (Pro obsługuje najwyższą jakość w dostępnych długościach)
• size / resolution: raporty społeczności wskazują, że Pro obsługuje do 1080p w wielu przypadkach użycia.

Wejścia treści: pliki graficzne (JPEG/PNG/WEBP) mogą być dostarczone jako klatka lub referencja; przy użyciu obraz powinien odpowiadać docelowej rozdzielczości i działać jako kotwica kompozycji.

Zachowanie renderingu: Pro jest dostrojony do priorytetyzowania spójności między klatkami i realistycznej fizyki; zwykle oznacza to dłuższy czas obliczeń i wyższy koszt na klip niż warianty non-Pro.

Wydajność w benchmarkach

Mocne strony jakościowe: OpenAI poprawiło realizm, spójność fizyki i zsynchronizowane audio** względem wcześniejszych modeli wideo. Inne wyniki VBench wskazują, że Sora-2 i pochodne plasują się na szczycie lub blisko czołówki współczesnych rozwiązań zamkniętoźródłowych i pod względem spójności czasowej.

Niezależne pomiary czasu/przepustowości (przykładowy benchmark): Sora-2-Pro osiągała średnio ~2,1 minuty dla 20‑sekundowych klipów 1080p w jednym porównaniu, podczas gdy konkurent (Runway Gen-3 Alpha Turbo) był szybszy (~1,7 minuty) w tym samym zadaniu — kompromisy dotyczą jakości vs opóźnienia renderu i optymalizacji platformy.

Ograniczenia (praktyczne i bezpieczeństwa)

• Nieidealna fizyka/spójność — ulepszona, lecz nie bezbłędna; nadal mogą występować artefakty, nienaturalny ruch lub błędy synchronizacji audio.
• Ograniczenia długości i zasobów obliczeniowych — dłuższe klipy są kosztowne obliczeniowo; w praktyce wiele workflow ogranicza długość do kilku–kilkunastu sekund dla wysokiej jakości.
• Prywatność / zgoda — wstrzykiwanie podobizny („cameos”) rodzi ryzyka zgody i mis-/dezinformacji; OpenAI wdraża w aplikacji jawne mechanizmy bezpieczeństwa i cofania zgody, jednak wymagana jest odpowiedzialna integracja.
• Koszt i opóźnienia — rendery w jakości Pro mogą być droższe i wolniejsze niż w lżejszych modelach lub u konkurencji; należy uwzględnić rozliczanie per sekunda/per render i kolejki.
• Filtrowanie treści pod kątem bezpieczeństwa — generowanie szkodliwych lub chronionych prawem autorskim treści jest ograniczane; model i platforma zawierają warstwy bezpieczeństwa oraz moderację.

Typowe i rekomendowane zastosowania

Zastosowania:

• Prototypy marketingowe i reklamowe — szybkie tworzenie kinowych proof‑of‑concept.
• Prewizualizacja — storyboardy, blokowanie kamer, wizualizacja ujęć.
• Krótkie treści do social mediów — stylizowane klipy ze zsynchronizowanymi dialogami i efektami dźwiękowymi.
• Jak uzyskać dostęp do Sora 2 Pro API

Krok 1: Zarejestruj się po klucz API

Zaloguj się do cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, najpierw się zarejestruj. Zaloguj się do swojej konsoli CometAPI. Uzyskaj poświadczenie — klucz API do interfejsu. Kliknij „Add Token” w tokenach API w centrum osobistym, pobierz klucz tokena: sk-xxxxx i zatwierdź.

Krok 2: Wyślij żądania do Sora 2 Pro API

Wybierz endpoint „sora-2-pro”, aby wysłać żądanie API i ustaw treść żądania. Metoda i treść żądania dostępne są w dokumentacji API na naszej stronie. Nasza strona udostępnia także test w Apifox dla wygody. Zamień <YOUR_API_KEY> na swój rzeczywisty klucz CometAPI z konta. base url is office Create video

Wstaw swoje pytanie lub prośbę w polu content — to na nie model odpowie. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.

Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki

Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź. Po przetworzeniu API zwróci status zadania i dane wyjściowe.

• Wewnętrzny trening / symulacja — generowanie wizualizacji scenariuszy do badań RL lub robotyki (z rozwagą).
• Produkcja kreatywna — w połączeniu z edycją przez człowieka (łączenie krótkich klipów, grading, podmiana audio).