Czy Sora 2 Pro generuje zsynchronizowany dźwięk z wideo?

Tak, Sora 2 Pro generuje klatki wideo wraz ze zsynchronizowanym dźwiękiem, w tym dialogami, dźwiękami otoczenia i efektami dźwiękowymi — nie są one tworzone oddzielnie, lecz jako jednolity wynik.

Jaką rozdzielczość i długość obsługuje Sora 2 Pro?

Sora 2 Pro obsługuje rozdzielczość do 1080p. Jest zoptymalizowana pod kątem wysokiej jakości krótkich klipów, zwykle w przedziale od kilku do kilkunastu sekund, aby zapewnić maksymalną jakość.

Czym Sora 2 Pro różni się od standardowej Sora 2?

Sora 2 Pro jest dostrojona pod kątem wyższej jakości wizualnej, lepiej radzi sobie z trudniejszymi ujęciami (złożony ruch, okluzja, interakcje fizyczne) i utrzymuje dłuższą spójność w obrębie sceny — kosztem dłuższego czasu renderowania.

Czy Sora 2 Pro może używać obrazów referencyjnych do kierowania generowaniem wideo?

Tak, Sora 2 Pro obsługuje workflow input_reference, w którym obrazy JPEG/PNG/WEBP działają jako kotwice kompozycyjne, pomagając ukierunkować klatkę początkową lub styl generowanego wideo.

Czy Sora 2 Pro obsługuje wstrzykiwanie podobizny (epizodyczne występy)?

Tak, Sora 2 Pro może umieścić uchwyconą podobiznę użytkownika w generowanych scenach. OpenAI udostępnia wbudowane procesy uzyskiwania zgody i mechanizmy cofnięcia zgody, aby ograniczyć ryzyko naruszenia prywatności i niewłaściwego użycia.

Ile czasu zajmuje Sora 2 Pro renderowanie wideo?

Testy porównawcze pokazują, że Sora 2 Pro potrzebuje średnio około 2,1 minuty na 20-sekundowy klip 1080p. Wersja Pro stawia jakość ponad szybkość, więc należy oczekiwać dłuższych czasów renderowania niż w standardowej Sora 2.

Jakie ulepszenia fizyki oferuje Sora 2 Pro?

Sora 2 Pro poprawia trwałość obiektów i wierność ruchu — pęd, wyporność i interakcje fizyczne wyglądają bardziej realistycznie, a artefakty „teleportowania” typowe dla wcześniejszych modeli wideo występują rzadziej.

Kiedy należy wybrać Sora 2 Pro zamiast Google Veo 3?

Wybierz Sora 2 Pro, jeśli zależy Ci na integracji z ekosystemem OpenAI, wstrzykiwaniu podobizny i złożonych scenach fizycznych. Veo 3 może oferować szybsze generowanie i inny model cenowy — oceń wybór na podstawie swoich wymagań dotyczących opóźnień i budżetu.

Przystępne cenowo API Sora 2 Pro | text-to-video

Kluczowe funkcje

Generowanie multimodalne (wideo + audio) — Sora-2-Pro generuje klatki wideo wraz z zsynchronizowanym dźwiękiem (dialog, dźwięki otoczenia, SFX), zamiast produkować wideo i audio osobno.
Wyższa wierność / poziom „Pro” — dostrojony pod kątem wyższej wierności wizualnej, trudniejszych ujęć (złożony ruch, okluzja i interakcje fizyczne) oraz dłuższej spójności na scenę niż Sora-2 (bez Pro). Może renderować dłużej niż standardowy model Sora-2.
Wszechstronność wejść — obsługuje czyste prompty tekstowe i może przyjmować wejściowe klatki obrazu lub obrazy referencyjne, aby prowadzić kompozycję (workflows input_reference).
Cameo / wprowadzanie wizerunku — może wstawiać utrwalony wizerunek użytkownika do generowanych scen z workflowami zgody w aplikacji.
Wiarygodność fizyczna: poprawiona stałość obiektów i wierność ruchu (np. pęd, wyporność), ograniczając nierealistyczne artefakty „teleportacji” powszechne we wcześniejszych systemach.
Sterowalność: obsługuje ustrukturyzowane prompty i wskazówki na poziomie ujęć, aby twórcy mogli określać kamerę, oświetlenie i wieloujęciowe sekwencje.

Szczegóły techniczne i obszar integracji

Rodzina modeli: Sora 2 (bazowy) oraz Sora 2 Pro (wariant wysokiej jakości).
Modalności wejściowe: prompty tekstowe, obraz referencyjny oraz krótkie nagranie wideo/audio cameo do odwzorowania wizerunku.
Modalności wyjściowe: kodowane wideo (z dźwiękiem) — parametry udostępniane poprzez endpointy /v1/videos (wybór modelu przez model: "sora-2-pro"). Powierzchnia API naśladuje rodzinę endpointów wideo OpenAI dla operacji tworzenia/pobierania/listowania/usuwania.

Szkolenie i architektura (publiczne podsumowanie): OpenAI opisuje Sora 2 jako trenowany na wielkoskalowych danych wideo z post-trainingiem w celu poprawy symulacji świata; specyfika (rozmiar modelu, dokładne zbiory danych i tokenizacja) nie jest publicznie wyliczona linia po linii. Należy oczekiwać dużych nakładów obliczeniowych, wyspecjalizowanych tokenizatorów/architektur wideo oraz komponentów dopasowania multimodalnego.

Endpointy API i workflow: pokaż przepływ oparty na zadaniach: wyślij żądanie utworzenia POST (model="sora-2-pro"), otrzymaj identyfikator zadania lub lokalizację, następnie odpytywaj lub czekaj na zakończenie i pobierz wynikowe pliki. W opublikowanych przykładach typowe parametry obejmują prompt, seconds/duration, size/resolution oraz input_reference dla startów kierowanych obrazem.

Typowe parametry :

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

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

Zachowanie renderingu: Pro jest dostrojony tak, by priorytetyzować spójność między klatkami oraz realistykę fizyczną; zwykle oznacza to dłuższy czas obliczeń i wyższy koszt na klip niż w wariantach nie-Pro.

Wydajność w benchmarkach

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

Niezależne pomiary czasu/przepustowości (przykładowy benchmark): Sora-2-Pro osiągnął 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 render latency i optymalizacji platformy.

Ograniczenia (praktyczne i bezpieczeństwa)

Niedoskonała fizyka/spójność — poprawiona, ale nie bezbłędna; wciąż mogą wystąpić artefakty, nienaturalny ruch lub błędy synchronizacji audio.
Ograniczenia długości i mocy obliczeniowej — długie klipy są wymagające obliczeniowo; wiele praktycznych workflowów ogranicza klipy do krótkich długości (np. pojedyncze do kilkunastu sekund dla wyjść wysokiej jakości).
Ryzyka prywatności/zgody — wprowadzanie wizerunku („cameo”) niesie ryzyka związane ze zgodą i dezinformacją; OpenAI ma jawne mechanizmy bezpieczeństwa i odwołania w aplikacji, ale wymagana jest odpowiedzialna integracja.
Koszt i opóźnienia — rendery jakości Pro mogą być droższe i wolniejsze niż lżejsze modele lub konkurencja; uwzględnij rozliczanie per sekunda/per render i kolejki.
Filtrowanie treści pod kątem bezpieczeństwa — generowanie treści szkodliwych lub chronionych prawem autorskim jest ograniczone; model i platforma zawierają warstwy bezpieczeństwa i moderację.

Typowe i zalecane przypadki użycia

Przypadki użycia:

Prototypy marketingowe i reklamowe — szybkie tworzenie kinowych proof‑of‑concept.
Prewizualizacja — storyboardy, ustawianie kamery, wizualizacja ujęć.
Krótkie treści społecznościowe — stylizowane klipy ze zsynchronizowanym dialogiem i efektami dźwiękowymi.
Jak uzyskać dostęp do interfejsu API Sora 2 Pro

Krok 1: Zarejestruj klucz API

Zaloguj się do cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, najpierw się zarejestruj. Zaloguj się do CometAPI console. Uzyskaj poświadczenie dostępu — klucz API interfejsu. Kliknij „Add Token” w tokenie API w centrum osobistym, uzyskaj klucz tokenu: sk-xxxxx i wyślij.

cometapi-key

Krok 2: Wyślij żądania do interfejsu API Sora 2 Pro

Wybierz endpoint “sora-2-pro”, aby wysłać żądanie API i ustaw ciało żądania. Metoda żądania i ciało żądania są dostępne w dokumentacji API na naszej stronie. Nasza strona zapewnia również test Apifox dla Twojej wygody. Zastąp <YOUR_API_KEY> swoim rzeczywistym kluczem CometAPI z konta. bazowy adres URL to office Create video

Wstaw swoje pytanie lub prośbę do pola content — na to odpowie model. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.

Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki

Przetwórz odpowiedź API, aby otrzymać wygenerowaną odpowiedź. Po przetworzeniu API odpowiada statusem zadania i danymi wyjściowymi.

Szkolenia wewnętrzne / symulacje — generowanie wizualizacji scenariuszy do badań RL lub robotyki (z rozwagą).
Produkcja kreatywna — w połączeniu z edycją ludzką (sklejanie krótkich klipów, grading, podmiana audio).

Cennik dla Sora 2 Pro

Poznaj konkurencyjne ceny dla Sora 2 Pro, zaprojektowane tak, aby pasowały do różnych budżetów i potrzeb użytkowania. Nasze elastyczne plany zapewniają, że płacisz tylko za to, czego używasz, co ułatwia skalowanie w miarę wzrostu Twoich wymagań. Odkryj, jak Sora 2 Pro może ulepszyć Twoje projekty przy jednoczesnym utrzymaniu kosztów na rozsądnym poziomie.

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

Przykładowy kod i API dla Sora 2 Pro

Sora-2-pro to flagowy model generowania wideo i audio OpenAI, zaprojektowany do tworzenia krótkich, wysoce realistycznych klipów wideo z zsynchronizowanymi dialogami, efektami dźwiękowymi oraz silniejszą symulacją fizyki i świata niż w poprzednich modelach wideo. Pozycjonowany jest jako wysokiej jakości wariant „Pro” dostępny dla płacących użytkowników oraz poprzez API do programowego generowania. Model kładzie nacisk na kontrolowalność, spójność czasową i synchronizację dźwięku, z myślą o zastosowaniach filmowych i społecznościowych.

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);