Does Sora 2 Pro generate synchronized audio with video?

Tak, Sora 2 Pro generuje klatki wideo wraz z zsynchronizowanym dźwiękiem, w tym dialogami, dźwiękami tła i efektami dźwiękowymi—nie są tworzone oddzielnie, lecz jako zintegrowany wynik.

What resolution and duration does Sora 2 Pro support?

Sora 2 Pro obsługuje rozdzielczość do 1080p. Jest zoptymalizowany pod kątem krótkich klipów wysokiej jakości, zazwyczaj w zakresie od kilku do kilkunastu sekund, dla maksymalnej wierności.

How does Sora 2 Pro differ from standard Sora 2?

Sora 2 Pro jest dostrojony pod wyższą wierność obrazu, radzi sobie z trudniejszymi ujęciami (złożony ruch, okluzja, interakcje fizyczne) i utrzymuje dłuższą spójność w obrębie sceny—kosztem dłuższego czasu renderowania.

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

Tak, Sora 2 Pro obsługuje przepływy pracy input_reference, w których obrazy JPEG/PNG/WEBP pełnią rolę kotwic kompozycji, wyznaczając kadr początkowy lub styl generowanego wideo.

Does Sora 2 Pro support likeness injection (cameos)?

Tak, Sora 2 Pro może wstawić zarejestrowany wizerunek użytkownika do generowanych scen. OpenAI dysponuje wbudowanymi procesami uzyskiwania zgody i mechanizmami odwołania, aby przeciwdziałać ryzykom związanym z prywatnością i nadużyciami.

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

Testy porównawcze pokazują, że Sora 2 Pro potrzebuje średnio około 2.1 minuty na 20-sekundowy klip 1080p. Wersja Pro priorytetyzuje jakość ponad szybkość, więc należy spodziewać się dłuższego czasu renderowania niż w standardowej wersji Sora 2.

What physics improvements does Sora 2 Pro offer?

Sora 2 Pro poprawia stałość obiektów i wierność ruchu—pęd, wyporność oraz interakcje fizyczne wyglądają bardziej realistycznie, z mniejszą liczbą artefaktów 'teleportacji' typowych dla wcześniejszych modeli wideo.

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

Wybierz Sora 2 Pro ze względu na integrację z ekosystemem OpenAI, wprowadzanie wizerunku oraz złożone sceny fizyczne. Veo 3 może oferować szybsze generowanie i inną wycenę—oceń wybór w zależności od wymagań dotyczących opóźnień i budżetu.

Kimi K3 is now live on CometAPI →

Sora 2 Pro

Na Sekundę:$0.24

Wydano:May 31, 2026

Sora 2 Pro to nasz najbardziej zaawansowany i najpotężniejszy model generowania multimediów, zdolny do generowania wideo z zsynchronizowanym dźwiękiem. Może tworzyć szczegółowe, dynamiczne klipy wideo na podstawie języka naturalnego lub obrazów.

Nowy

Użycie komercyjne

Playground dla Sora 2 Pro

Poznaj Playground Sora 2 Pro — interaktywne środowisko do testowania modeli i uruchamiania zapytań w czasie rzeczywistym. Wypróbuj prompty, dostosuj parametry i iteruj natychmiast, aby przyspieszyć rozwój i zweryfikować przypadki użycia.

Kluczowe funkcje

Generowanie multimodalne (wideo + dźwięk) — Sora-2-Pro generuje klatki wideo wraz ze zsynchronizowanym dźwiękiem (dialog, dźwięki otoczenia, SFX), zamiast produkować wideo i audio osobno.
Wyższa wierność / „Pro” — dostrojony do wyższej wierności wizualnej, trudniejszych ujęć (złożony ruch, zasłonięcia i interakcje fizyczne) oraz dłuższej spójności w obrębie sceny niż Sora-2 (non‑Pro). Renderowanie może trwać dłużej niż w standardowym modelu Sora-2.
Wszechstronność wejść — obsługuje prompty tekstowe oraz może przyjmować klatki wejściowe obrazu lub obrazy referencyjne, aby prowadzić kompozycję (workflows input_reference).
Cameo / wstrzykiwanie wizerunku — umożliwia wstawienie uchwyconego wizerunku użytkownika do generowanych scen z wykorzystaniem workflowów zgody w aplikacji.
Plausybilność fizyczna: ulepszona trwałość obiektów i wierność ruchu (np. pęd, pływalność), ograniczająca nierealistyczne artefakty „teleportowania” spotykane we wcześniejszych systemach.
Kontrolowalność: obsługuje strukturyzowane prompty i wskazówki na poziomie ujęcia, dzięki czemu twórcy mogą określać kamerę, oświetlenie i sekwencje wieloujęciowe.

Szczegóły techniczne i zakres integracji

Rodzina modeli: Sora 2 (bazowy) i Sora 2 Pro (wariant wysokiej jakości).
Modalności wejściowe: prompty tekstowe, obrazy referencyjne oraz krótko nagrane wideo/audio typu cameo dla wizerunku.
Modalności wyjściowe: zakodowane wideo (z dźwiękiem) — parametry udostępnione przez endpointy /v1/videos (wybór modelu poprzez model: "sora-2-pro"). Powierzchnia API odpowiada rodzinie endpointów wideo OpenAI dla operacji create/retrieve/list/delete.

Trening i architektura (publiczne podsumowanie): OpenAI opisuje Sora 2 jako model trenowany na wielkoskalowych danych wideo z etapem post‑treningu w celu poprawy symulacji świata; szczegóły (rozmiar modelu, dokładne zbiory danych i tokenizacja) nie są publicznie wyszczególnione linia po linii. Należy oczekiwać dużych wymagań obliczeniowych, wyspecjalizowanych tokenizatorów/architektur wideo oraz komponentów wyrównania multimodalnego.

Endpointy API i workflow: przedstaw workflow oparty na zadaniach: wyślij żądanie utworzenia metodą POST (model="sora-2-pro"), otrzymaj identyfikator zadania lub lokalizację, następnie odpytywaj lub poczekaj na zakończenie i pobierz wynikowy(e) plik(i). W opublikowanych przykładach typowe parametry to prompt, seconds/duration, size/resolution oraz input_reference dla startów prowadzonych obrazem.

Typowe parametry :

model: "sora-2-pro"
prompt: opis sceny językiem naturalnym, opcjonalnie ze wskazówkami dialogowymi
seconds / duration: docelowa długość klipu ( Pro wspiera najwyższą jakość w dostępnych długościach)
size / resolution: według relacji społeczności Pro obsługuje do 1080p w wielu przypadkach użycia.

Dane wejściowe treści: pliki obrazów (JPEG/PNG/WEBP) można dostarczać jako klatkę lub obraz referencyjny; jeśli są używane, obraz powinien odpowiadać docelowej rozdzielczości i stanowić kotwicę kompozycji.

Zachowanie renderingu: Pro jest dostrojony tak, aby priorytetowo traktować spójność między klatkami i realistykę 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 oraz zsynchronizowany dźwięk** względem wcześniejszych modeli wideo. Inne wyniki VBench wskazują, że Sora‑2 i pochodne plasują się na szczycie lub blisko czołówki współczesnych rozwiązań zamkniętoźródłowych pod względem spójności czasowej.

Niezależne pomiary czasu/przepustowości (przykładowy test): 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 renderingu i optymalizacji platformy.

Ograniczenia (praktyczne i bezpieczeństwa)

Nieidealna fizyka/spójność — ulepszona, ale nie bezbłędna; nadal mogą występować artefakty, nienaturalne ruchy lub błędy synchronizacji dźwięku.
Ograniczenia długości i obliczeń — długie klipy są obciążające obliczeniowo; wiele praktycznych workflowów ogranicza klipy do krótkich długości (np. od kilku do kilkunastu sekund dla wyjść wysokiej jakości).
Prywatność / zgoda — wstrzykiwanie wizerunku („cameo”) wiąże się z ryzykiem braku zgody oraz dezinformacji; OpenAI udostępnia w aplikacji wyraźne mechanizmy bezpieczeństwa i odwołania, jednak wymagana jest odpowiedzialna integracja.
Koszt i latencja — rendery jakości Pro mogą być droższe i wolniejsze niż lżejsze modele lub konkurenci; należy uwzględnić rozliczanie za sekundę/za render oraz kolejkowanie.
Filtrowanie treści pod kątem bezpieczeństwa — generowanie szkodliwych lub chronionych prawem autorskim treści jest ograniczone; model i platforma zawierają warstwy bezpieczeństwa i moderację.

Typowe i zalecane przypadki użycia

Przypadki użycia:

Marketing i prototypy reklam — szybkie tworzenie filmowych proof‑of‑concept.
Prewizualizacja — storyboardy, ustawienia kamery, wizualizacja ujęć.
Krótkie treści społecznościowe — stylizowane klipy ze zsynchronizowanym dialogiem i efektami dźwiękowymi.
Jak uzyskać dostęp do Sora 2 Pro API

Krok 1: Zarejestruj się, aby uzyskać klucz API

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

cometapi-key

Krok 2: Wyślij żądania do Sora 2 Pro API

Wybierz endpoint „sora-2-pro”, aby wysłać żądanie API i ustaw korpus żądania. Metoda żądania i korpus żądania są dostępne w dokumentacji API na naszej stronie. Dla wygody udostępniamy także test w Apifox. Zastąp <YOUR_API_KEY> swoim rzeczywistym kluczem CometAPI z konta. Bazowy adres URL to oficjalny Create video

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

Krok 3: Odbierz i zweryfikuj wyniki

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

Wewnętrzny trening / symulacja — generowanie wizualizacji scenariuszy do badań nad RL lub robotyką (z rozwagą).
Produkcja kreatywna — w połączeniu z montażem przez człowieka (sklejanie krótkich klipów, grading, podmiana dźwięku).

FAQ

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 OpenAI do generowania wideo i audio, zaprojektowany do tworzenia krótkich, wysoce realistycznych klipów wideo z zsynchronizowanym dialogiem, efektami dźwiękowymi oraz bardziej zaawansowaną symulacją fizyki i świata niż wcześniejsze modele wideo. Jest pozycjonowany jako wariant „Pro” o wyższej jakości, dostępny dla użytkowników płacących oraz poprzez API do generowania programowego. Model kładzie nacisk na kontrolowalność, spójność czasową i synchronizację dźwięku w zastosowaniach filmowych i społecznościowych.

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);