Czym Sora 2 Pro różni się od standardowej wersji Sora 2?

Sora 2 Pro jest zoptymalizowana pod kątem wyższej wierności wizualnej, lepiej radzi sobie z trudniejszymi ujęciami (złożony ruch, okluzja, interakcje fizyczne) i utrzymuje dłuższą spójność w obrębie scen — kosztem dłuższych czasów renderowania.

Ile czasu zajmuje renderowanie wideo w Sora 2 Pro?

Testy benchmarkowe pokazują, że Sora 2 Pro potrzebuje średnio około 2.1 minuty, aby wyrenderować 20-sekundowy klip 1080p. Wersja Pro przedkłada jakość nad szybkość, więc należy spodziewać się dłuższych czasów renderowania niż w standardowej wersji Sora 2.

Jakie ulepszenia w zakresie fizyki oferuje Sora 2 Pro?

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

Kiedy wybrać Sora 2 Pro zamiast Google Veo 3?

Wybierz Sora 2 Pro ze względu na integrację z ekosystemem OpenAI, wstawianie wizerunku oraz złożone sceny fizyczne. Veo 3 może oferować szybsze generowanie i inną strukturę cen — oceń wybór pod kątem wymagań dotyczących opóźnień i budżetu.

Czy Sora 2 Pro obsługuje wstawianie wizerunku (cameo)?

Tak, Sora 2 Pro potrafi wstawiać zarejestrowany wizerunek użytkownika do generowanych scen. OpenAI ma wbudowane procesy pozyskiwania zgody i mechanizmy wycofania zgody, aby ograniczać ryzyka związane z prywatnością i nadużyciami.

Jaką rozdzielczość i długość obsługuje Sora 2 Pro?

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

Czy Sora 2 Pro generuje zsynchronizowany dźwięk wraz z wideo?

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

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

Tak, Sora 2 Pro obsługuje przepływy pracy input_reference, w których obrazy JPEG/PNG/WEBP działają jako kotwice kompozycji, kierując klatką początkową lub stylem generowanego wideo.

OpenAI

Dostępny

sora-2-pro

Sora 2 Pro API

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.

Cena początkowa

$0.24 / sekundę

Rozliczenie za zużycie

Stan API

Dostępny

Endpoint produkcyjny

Czas odpowiedzi

Gotowe na async

Zaobserwowany czas odpowiedzi API

Data wydania

May 31, 2026

OpenAI

Playground

Wypróbuj Sora 2 Pro z rzeczywistym żądaniem, sprawdź jego parametry i zweryfikuj wynik przed integracją API.

Przegląd

Praktyczny przegląd Sora 2 Pro, obejmujący ważne zachowania i uwagi dotyczące integracji.

Kluczowe funkcje

Generowanie multimodalne (wideo + audio) — Sora-2-Pro generuje klatki wideo wraz ze zsynchronizowanym dźwiękiem (dialog, dźwięki otoczenia, SFX), zamiast produkować wideo i audio osobno.
Wyższa wierność / poziom „Pro” — dostrojony do wyższej wierności obrazu, trudniejszych ujęć (złożony ruch, okkluzja i interakcje fizyczne) oraz dłuższej spójności na scenę niż Sora-2 (non-Pro). Renderowanie może trwać dłużej niż w standardowym modelu Sora-2.
Wszechstronność wejścia — obsługuje czysto tekstowe polecenia i może przyjmować wejściowe klatki obrazu lub obrazy referencyjne, aby kierować kompozycją (przepływy input_reference).
Cameos / wstrzykiwanie podobizny — może wstawiać utrwaloną podobiznę użytkownika do generowanych scen z wykorzystaniem mechanizmów zgody w aplikacji.
Plausybilność fizyczna: poprawiona stałość obiektów i wierność ruchu (np. pęd, wyporność), ograniczając nierealistyczne artefakty „teleportowania” powszechne we wcześniejszych systemach.
Sterowalność: obsługuje strukturyzowane polecenia i wskazówki na poziomie ujęć, aby twórcy mogli określać kamerę, oświetlenie i sekwencje wieloujęciowe.

Szczegóły techniczne i interfejs integracyjny

Rodzina modeli: Sora 2 (bazowy) i Sora 2 Pro (wariant wysokiej jakości).
Modalności wejścia: prompty tekstowe, obrazy referencyjne oraz krótkie nagrania wideo/audio cameo do odwzorowania podobizny.
Modalności wyjścia: zakodowane wideo (z audio) — parametry udostępnione poprzez punkty końcowe /v1/videos (wybór modelu przez model: "sora-2-pro"). Interfejs API podąża za rodziną endpointów wideo OpenAI dla operacji tworzenia/odczytu/listowania/usuwania.

Trenowanie i architektura (publiczne podsumowanie): OpenAI opisuje Sora 2 jako trenowany na wielkoskalowych danych wideo z post-treningiem, aby poprawić symulację świata; szczegóły (rozmiar modelu, dokładne zbiory danych i tokenizacja) nie są publicznie wyliczone linia po linii. Należy oczekiwać dużych wymagań obliczeniowych, wyspecjalizowanych tokenizerów/architektur wideo oraz komponentów dopasowania multimodalnego.

Punkty końcowe API i przepływ pracy: 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. Typowe parametry w publikowanych przykładach 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 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 dostarczane jako klatka lub obraz referencyjny; gdy są używane, obraz powinien odpowiadać docelowej rozdzielczości i działać jako punkt odniesienia kompozycji.

Zachowanie renderowania: Pro jest dostrojony tak, by priorytetyzować spójność międzyklatkową i realistyczną fizykę; zwykle oznacza to dłuższy czas obliczeń i wyższy koszt na klip niż warianty non-Pro.

Wydajność w benchmarkach

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

Niezależne pomiary czasu/przepustowości (przykładowy bench): Sora-2-Pro osiągał 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 opóźnień renderingu i optymalizacji platformy.

Ograniczenia (praktyczne i bezpieczeństwa)

Nieidealna fizyka/spójność — poprawiona, ale nie bezbłędna; mogą wystąpić artefakty, nienaturalny ruch lub błędy synchronizacji audio.
Ograniczenia długości i obliczeń — długie klipy są kosztowne obliczeniowo; wiele praktycznych przepływów ogranicza klipy do krótkich czasów trwania (np. od kilku do kilkunastu sekund dla wysokiej jakości wyników).
Ryzyka prywatności/zgody — wstrzykiwanie podobizny („cameos”) rodzi ryzyka zgody oraz dezinformacji; OpenAI ma wyraźne zabezpieczenia i mechanizmy cofania w aplikacji, jednak wymagana jest odpowiedzialna integracja.
Koszt i opóźnienia — renderowanie w jakości Pro może być droższe i wolniejsze niż w lżejszych modelach lub u konkurentów; uwzględnij rozliczanie za sekundę/za render i kolejki.
Filtrowanie treści ze względów bezpieczeństwa — generowanie szkodliwych lub chronionych prawem autorskim treści jest ograniczone; model i platforma zawierają warstwy bezpieczeństwa oraz moderację.

Typowe i zalecane zastosowania

Zastosowania:

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

Krok 1: Zarejestruj się po klucz API

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

klucz CometAPI

Krok 2: Wysyłanie żądań do interfejsu API Sora 2 Pro

Wybierz punkt końcowy „sora-2-pro”, aby wysłać żądanie API i ustaw ciało żądania. Metodę i ciało żądania znajdziesz w dokumentacji API na naszej stronie. Nasza strona oferuje także test w Apifox dla Twojej wygody. Zastąp <YOUR_API_KEY> swoim rzeczywistym kluczem CometAPI z konta. bazowy URL to oficjalny Utwórz wideo

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 uzyskać wygenerowaną odpowiedź. Po przetworzeniu API odpowiada statusem zadania i danymi wyjściowymi.

Wewnętrzny trening/symulacja — generowanie wizualizacji scenariuszy na potrzeby badań RL lub robotyki (z rozwagą).
Produkcja kreatywna — w połączeniu z edycją przez człowieka (sklejanie krótkich klipów, korekcja barwna, podmiana dźwięku).

FAQ

Cennik

Skorzystaj z powyższego szybkiego oszacowania dla pojedynczego uruchomienia, a następnie sprawdź pełne porównanie cen CometAPI i cen oficjalnych.

Test 5 s

$1.20

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Test 10 s

$2.40

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Test 15 s

$3.60

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

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

API

Skopiuj działający endpoint i przykładowy kod, a następnie otwórz pełną dokumentację API, gdy potrzebujesz wszystkich parametrów.

Jedno API, dostęp do modeli gotowy do produkcji

Uwierzytelnij się raz, wywołuj endpoint modelu i zachowaj ten sam proces rozliczeń i monitorowania u różnych dostawców.

POST/v1/videos

Przykładowy kod i API dla Sora 2 Pro

Sora-2-pro to flagowy model generowania wideo i dźwięku firmy OpenAI, zaprojektowany do tworzenia krótkich, wysoce realistycznych klipów wideo z zsynchronizowanymi dialogami, efektami dźwiękowymi oraz silniejszą symulacją fizyki/świata niż wcześniejsze modele wideo. Jest pozycjonowany jako wariant „Pro” o wyższej jakości, dostępny dla użytkowników płacących oraz poprzez API do programowego generowania. Model kładzie nacisk na sterowalność, 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);

Możliwości

Sprawdź kluczowe informacje o modelu przed wyborem architektury lub oszacowaniem obciążenia produkcyjnego.

Obsługiwane możliwości

Funkcje zwracane przez istniejące API modelu.

text-to-video

image-to-video

Wejście i wyjście

Wejścia

text

Wyjścia

video

Profil produkcyjny

Dostawca: OpenAI
Kontekst: Zależnie od modelu
Użycie komercyjne: Obsługiwane

Przypadki użycia

Używaj Sora 2 Pro w procesach produkcyjnych odpowiadających możliwościom video, a następnie porównaj alternatywy przed długoterminową integracją.

Koncepcje tekst-na-wideo i treści społecznościowe

Dema produktów i kinowe scenariusze obrazkowe

Ruch obraz-na-wideo i kreatywna iteracja

Inne modele

Porównaj inne modele dostępne w CometAPI pod względem jakości, opóźnienia, możliwości i ceny.

Otwórz porównanie modeli →

Aliyun

Wan3.0

Od szybkiej weryfikacji po filmowy efekt końcowy, rozliczenie opiera się na czasie trwania wygenerowanego wideo, wyborze odpowiedniej rozdzielczości oraz przekształceniu każdej generacji w zasadę planowanej kreatywnej aktywności inwestycyjnej.

Zobacz model

MiniMax

MiniMax H3

minimax-h3 to nowy model generowania wideo zaprojektowany z myślą o wysokiej jakości produkcji kreatywnej. Zapewnia lepsze rozumienie promptów, większą spójność wizualną, płynniejszy ruch oraz bardziej elastyczne sterowanie obrazami referencyjnymi w filmowych procesach generowania wideo.

Zobacz model

Bytedance

Seedance 2.5

seedance-2-5 to model nowej generacji do jednoczesnego generowania audio i wideo, zaprojektowany z myślą o 30-sekundowym opowiadaniu historii, z precyzyjną kontrolą referencji i potężnymi możliwościami edycji.

Zobacz model

Flux

Flux 3

FLUX 3 - Modele świata rzeczywistego: W kierunku wielomodalnych modeli przepływowych jako kręgosłup inteligencji wizualnej.

Zobacz model

Bytedance

Seedance 2-0

Seedance 2.0 to nowej generacji multimodalny model bazowy dla wideo firmy ByteDance, skoncentrowany na generowaniu filmowych, wieloujęciowych narracyjnych materiałów wideo. W odróżnieniu od jednoujęciowych demonstracji typu tekst‑do‑wideo, Seedance 2.0 kładzie nacisk na kontrolę opartą na materiałach referencyjnych (obrazy, krótkie klipy, audio), spójność postaci i stylu między ujęciami oraz natywną synchronizację audio/wideo — dążąc do tego, by wideo AI było użyteczne w profesjonalnych procesach twórczych i prewizualizacji.

Zobacz model

Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1 to multimodalny model generowania wideo przeznaczony do profesjonalnego tworzenia treści, reklamy, filmów krótkometrażowych, produkcji na potrzeby mediów społecznościowych oraz opowiadania historii. Rozszerza możliwości HappyHorse 1.0 — który zyskał duży rozgłos po zajęciu wysokich miejsc w niezależnych testach generowania wideo — oferując większą spójność scen i poprawioną wierność wizualną.

Zobacz model

Uptime

Sprawdź dane heartbeat na żywo, dostępność endpointu i zaobserwowane czasy odpowiedzi przed przejściem do produkcji.

Kontynuuj eksplorację

Porównuj modele i kontynuuj swoje badania

OpenAI

Dostępny

sora-2-pro

Sora 2 Pro API

Cena początkowa

$0.24 / sekundę

Rozliczenie za zużycie

Stan API

Dostępny

Endpoint produkcyjny

Czas odpowiedzi

Gotowe na async

Zaobserwowany czas odpowiedzi API

Data wydania

May 31, 2026

OpenAI

Playground

Wypróbuj Sora 2 Pro z rzeczywistym żądaniem, sprawdź jego parametry i zweryfikuj wynik przed integracją API.

Przegląd

Praktyczny przegląd Sora 2 Pro, obejmujący ważne zachowania i uwagi dotyczące integracji.

Kluczowe funkcje

Generowanie multimodalne (wideo + audio) — Sora-2-Pro generuje klatki wideo wraz ze zsynchronizowanym dźwiękiem (dialog, dźwięki otoczenia, SFX), zamiast produkować wideo i audio osobno.
Wyższa wierność / poziom „Pro” — dostrojony do wyższej wierności obrazu, trudniejszych ujęć (złożony ruch, okkluzja i interakcje fizyczne) oraz dłuższej spójności na scenę niż Sora-2 (non-Pro). Renderowanie może trwać dłużej niż w standardowym modelu Sora-2.
Wszechstronność wejścia — obsługuje czysto tekstowe polecenia i może przyjmować wejściowe klatki obrazu lub obrazy referencyjne, aby kierować kompozycją (przepływy input_reference).
Cameos / wstrzykiwanie podobizny — może wstawiać utrwaloną podobiznę użytkownika do generowanych scen z wykorzystaniem mechanizmów zgody w aplikacji.
Plausybilność fizyczna: poprawiona stałość obiektów i wierność ruchu (np. pęd, wyporność), ograniczając nierealistyczne artefakty „teleportowania” powszechne we wcześniejszych systemach.
Sterowalność: obsługuje strukturyzowane polecenia i wskazówki na poziomie ujęć, aby twórcy mogli określać kamerę, oświetlenie i sekwencje wieloujęciowe.

Szczegóły techniczne i interfejs integracyjny

Typowe parametry:

model: "sora-2-pro"
prompt: opis sceny w języku naturalnym, opcjonalnie z podpowiedziami dialogowymi
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.

Wydajność w benchmarkach

Ograniczenia (praktyczne i bezpieczeństwa)

Nieidealna fizyka/spójność — poprawiona, ale nie bezbłędna; mogą wystąpić artefakty, nienaturalny ruch lub błędy synchronizacji audio.
Ograniczenia długości i obliczeń — długie klipy są kosztowne obliczeniowo; wiele praktycznych przepływów ogranicza klipy do krótkich czasów trwania (np. od kilku do kilkunastu sekund dla wysokiej jakości wyników).
Ryzyka prywatności/zgody — wstrzykiwanie podobizny („cameos”) rodzi ryzyka zgody oraz dezinformacji; OpenAI ma wyraźne zabezpieczenia i mechanizmy cofania w aplikacji, jednak wymagana jest odpowiedzialna integracja.
Koszt i opóźnienia — renderowanie w jakości Pro może być droższe i wolniejsze niż w lżejszych modelach lub u konkurentów; uwzględnij rozliczanie za sekundę/za render i kolejki.
Filtrowanie treści ze względów bezpieczeństwa — generowanie szkodliwych lub chronionych prawem autorskim treści jest ograniczone; model i platforma zawierają warstwy bezpieczeństwa oraz moderację.

Typowe i zalecane zastosowania

Zastosowania:

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

Krok 1: Zarejestruj się po klucz API

klucz CometAPI

Krok 2: Wysyłanie żądań do interfejsu API Sora 2 Pro

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 uzyskać wygenerowaną odpowiedź. Po przetworzeniu API odpowiada statusem zadania i danymi wyjściowymi.

Wewnętrzny trening/symulacja — generowanie wizualizacji scenariuszy na potrzeby badań RL lub robotyki (z rozwagą).
Produkcja kreatywna — w połączeniu z edycją przez człowieka (sklejanie krótkich klipów, korekcja barwna, podmiana dźwięku).

FAQ

Cennik

Skorzystaj z powyższego szybkiego oszacowania dla pojedynczego uruchomienia, a następnie sprawdź pełne porównanie cen CometAPI i cen oficjalnych.

Test 5 s

$1.20

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Test 10 s

$2.40

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Test 15 s

$3.60

Szacowany koszt użytkowania CometAPI

Cennik dla Sora 2 Pro

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

API

Skopiuj działający endpoint i przykładowy kod, a następnie otwórz pełną dokumentację API, gdy potrzebujesz wszystkich parametrów.

Jedno API, dostęp do modeli gotowy do produkcji

Uwierzytelnij się raz, wywołuj endpoint modelu i zachowaj ten sam proces rozliczeń i monitorowania u różnych dostawców.

POST/v1/videos

Przykładowy kod i API dla Sora 2 Pro

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);

Możliwości

Sprawdź kluczowe informacje o modelu przed wyborem architektury lub oszacowaniem obciążenia produkcyjnego.

Obsługiwane możliwości

Funkcje zwracane przez istniejące API modelu.

text-to-video

image-to-video

Wejście i wyjście

Wejścia

text

Wyjścia

video

Profil produkcyjny

Dostawca: OpenAI
Kontekst: Zależnie od modelu
Użycie komercyjne: Obsługiwane

Przypadki użycia

Używaj Sora 2 Pro w procesach produkcyjnych odpowiadających możliwościom video, a następnie porównaj alternatywy przed długoterminową integracją.

Koncepcje tekst-na-wideo i treści społecznościowe

Dema produktów i kinowe scenariusze obrazkowe

Ruch obraz-na-wideo i kreatywna iteracja

Inne modele

Porównaj inne modele dostępne w CometAPI pod względem jakości, opóźnienia, możliwości i ceny.

Otwórz porównanie modeli →

FLUX 3 - Modele świata rzeczywistego: W kierunku wielomodalnych modeli przepływowych jako kręgosłup inteligencji wizualnej.

Uptime

Sprawdź dane heartbeat na żywo, dostępność endpointu i zaobserwowane czasy odpowiedzi przed przejściem do produkcji.

Kontynuuj eksplorację