Principais recursos
- Geração multimodal (vídeo + áudio) — Sora-2-Pro gera quadros de vídeo juntamente com áudio sincronizado (diálogo, som ambiente, SFX), em vez de produzir vídeo e áudio separadamente.
- Maior fidelidade / nível “Pro” — ajustado para maior fidelidade visual, tomadas mais difíceis (movimento complexo, oclusão e interações físicas) e maior consistência por cena do que o Sora-2 (não Pro). Pode levar mais tempo para renderizar do que o modelo Sora-2 padrão.
- Versatilidade de entrada — suporta prompts de texto puro e pode aceitar quadros de entrada de imagem ou imagens de referência para orientar a composição (fluxos de trabalho input_reference).
- Cameos / injeção de semelhança — pode inserir a aparência capturada do usuário nas cenas geradas com fluxos de consentimento no app.
- Plausibilidade física: permanência de objetos e fidelidade de movimento aprimoradas (por exemplo, momento, flutuabilidade), reduzindo artefatos irrealistas de “teletransporte” comuns em sistemas anteriores.
- Controle: oferece suporte a prompts estruturados e direções em nível de tomada, para que os criadores possam especificar câmera, iluminação e sequências com múltiplas tomadas.
Detalhes técnicos e superfície de integração
Família de modelos: Sora 2 (base) e Sora 2 Pro (variante de alta qualidade).
Modalidades de entrada: prompts de texto, referência de imagem e curta gravação de vídeo/áudio de cameo para semelhança.
Modalidades de saída: vídeo codificado (com áudio) — parâmetros expostos por meio dos endpoints /v1/videos (seleção de modelo via model: "sora-2-pro"). A superfície de API segue a família de endpoints de vídeos da OpenAI para operações de criação/consulta/listagem/exclusão.
Treinamento e arquitetura (resumo público): a OpenAI descreve o Sora 2 como treinado em dados de vídeo em grande escala, com pós-treinamento para melhorar a simulação do mundo; especificidades (tamanho do modelo, conjuntos de dados exatos e tokenização) não são enumeradas publicamente em detalhes linha a linha. Espere alto custo computacional, tokenizadores/arquiteturas de vídeo especializados e componentes de alinhamento multimodal.
Endpoints de API e fluxo de trabalho: mostrar um fluxo baseado em tarefas: enviar uma solicitação de criação POST (model="sora-2-pro"), receber um id de tarefa ou localização, então fazer polling ou aguardar a conclusão e baixar o(s) arquivo(s) resultante(s). Parâmetros comuns em exemplos publicados incluem prompt, seconds/duration, size/resolution e input_reference para inícios guiados por imagem.
Parâmetros típicos:
model:"sora-2-pro"prompt: descrição da cena em linguagem natural, opcionalmente com indicações de diálogoseconds/duration: duração alvo do clipe (o Pro oferece a mais alta qualidade nas durações disponíveis)size/resolution: relatos da comunidade indicam que o Pro suporta até 1080p em muitos casos de uso.
Entradas de conteúdo: arquivos de imagem (JPEG/PNG/WEBP) podem ser fornecidos como quadro ou referência; quando usados, a imagem deve corresponder à resolução alvo e atuar como âncora de composição.
Comportamento de renderização: o Pro é ajustado para priorizar a coerência entre quadros e a física realista; isso geralmente implica maior tempo de computação e custo por clipe do que as variantes não Pro.
Desempenho em benchmarks
Pontos fortes qualitativos: a OpenAI melhorou o realismo, a consistência física e o áudio sincronizado** em relação a modelos de vídeo anteriores. Outros resultados do VBench indicam que o Sora-2 e derivados estão no topo ou próximos dele entre os sistemas contemporâneos de código fechado e de coerência temporal.
Tempo/vazão independentes (benchmark de exemplo): o Sora-2-Pro teve média de ~2.1 minutos para clipes de 20 segundos em 1080p em uma comparação, enquanto um concorrente (Runway Gen-3 Alpha Turbo) foi mais rápido (~1.7 minutos) na mesma tarefa — os trade-offs são qualidade vs latência de renderização e otimização da plataforma.
Limitações (práticas e de segurança)
- Física/consistência imperfeitas — melhoradas, mas não impecáveis; ainda podem ocorrer artefatos, movimento não natural ou erros de sincronização de áudio.
- Restrições de duração e computação — clipes longos exigem muitos recursos; muitos fluxos de trabalho práticos limitam os clipes a durações curtas (por exemplo, de um dígito a poucas dezenas de segundos para saídas de alta qualidade).
- Riscos de privacidade/consentimento — a injeção de semelhança (“cameos”) eleva os riscos de consentimento e de desinformação/misinformação; a OpenAI possui controles de segurança explícitos e mecanismos de revogação no app, mas é necessária integração responsável.
- Custo e latência — renders em qualidade Pro podem ser mais caros e lentos do que modelos mais leves ou concorrentes; leve em conta a cobrança por segundo/por render e o enfileiramento.
- Filtragem de conteúdo de segurança — a geração de conteúdo nocivo ou protegido por direitos autorais é restrita; o modelo e a plataforma incluem camadas de segurança e moderação.
Casos de uso típicos e recomendados
Casos de uso:
- Protótipos de marketing e anúncios — crie rapidamente provas de conceito cinematográficas.
- Previsualização — storyboards, marcação de câmera (blocking), visualização de tomadas.
- Conteúdo curto para redes sociais — clipes estilizados com diálogo sincronizado e SFX.
- Como acessar a API do Sora 2 Pro
Etapa 1: inscreva-se para obter a chave de API
Faça login em cometapi.com. Se você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro. Acesse seu console CometAPI. Obtenha a credencial de acesso (API key) da interface. Clique em “Add Token” no token de API no centro pessoal, obtenha a chave do token: sk-xxxxx e envie.
Etapa 2: envie solicitações para a API do Sora 2 Pro
Selecione o endpoint “sora-2-pro” para enviar a solicitação de API e defina o corpo da solicitação. O método e o corpo da solicitação são obtidos na documentação de API do nosso site. Nosso site também fornece teste no Apifox para sua conveniência. Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua chave CometAPI real da sua conta. A URL base é office Criar vídeo
Insira sua pergunta ou solicitação no campo content — é a isso que o modelo responderá. Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.
Etapa 3: recuperar e verificar os resultados
Processe a resposta da API para obter a resposta gerada. Após o processamento, a API responde com o status da tarefa e os dados de saída.
- Treinamento/simulação internos — gerar visuais de cenários para pesquisas de RL ou robótica (com cautela).
- Produção criativa — quando combinada com edição humana (emendar clipes curtos, correção de cor, substituir áudio).