Como o Sora 2 Pro difere do Sora 2 padrão?

O Sora 2 Pro é ajustado para maior fidelidade visual, lida com planos mais difíceis (movimento complexo, oclusão, interações físicas) e mantém por mais tempo a consistência dentro de cada cena — ao custo de tempos de renderização mais longos.

Quanto tempo o Sora 2 Pro leva para renderizar um vídeo?

Testes de benchmark mostram que o Sora 2 Pro leva em média aproximadamente 2.1 minutos para um clipe de 20 segundos em 1080p. O Pro prioriza a qualidade em vez da velocidade, portanto, espere tempos de renderização mais longos do que no Sora 2 padrão.

Quais melhorias de física o Sora 2 Pro oferece?

O Sora 2 Pro melhora a permanência de objetos e a fidelidade do movimento — momento, flutuabilidade e interações físicas parecem mais realistas, com menos artefatos de 'teletransporte' comuns em modelos de vídeo anteriores.

Quando devo escolher o Sora 2 Pro em vez do Google Veo 3?

Escolha o Sora 2 Pro pela integração ao ecossistema da OpenAI, injeção de likeness e cenas físicas complexas. O Veo 3 pode oferecer geração mais rápida e preços diferentes — avalie com base nas suas necessidades de latência e orçamento.

O Sora 2 Pro oferece suporte a injeção de likeness (cameos)?

Sim, o Sora 2 Pro pode inserir a aparência capturada de um usuário em cenas geradas. A OpenAI possui fluxos de consentimento integrados e mecanismos de revogação para abordar riscos de privacidade e uso indevido.

Que resolução e duração o Sora 2 Pro suporta?

O Sora 2 Pro suporta até 1080p de resolução. Ele é otimizado para clipes curtos de alta qualidade, normalmente na faixa de poucos segundos a dezenas baixas de segundos para máxima fidelidade.

O Sora 2 Pro gera áudio sincronizado com o vídeo?

Sim, o Sora 2 Pro gera quadros de vídeo juntamente com áudio sincronizado, incluindo diálogos, som ambiente e efeitos sonoros — não são produzidos separadamente, mas como uma saída unificada.

O Sora 2 Pro pode usar imagens de referência para orientar a geração de vídeo?

Sim, o Sora 2 Pro oferece suporte a input_reference workflows em que imagens JPEG/PNG/WEBP atuam como âncoras de composição para orientar o quadro inicial ou o estilo do vídeo gerado.

OpenAI

Disponível

sora-2-pro

Sora 2 Pro API

Sora 2 Pro é nosso modelo de geração de mídia mais avançado e poderoso, capaz de gerar vídeos com áudio sincronizado. Ele pode criar clipes de vídeo detalhados e dinâmicos a partir de linguagem natural ou imagens.

Preço inicial

$0.24 / segundo

Cobrança por uso

Status da API

Disponível

Endpoint de produção

Resposta

Pronto para assíncrono

Tempo de resposta da API observado

Lançado

May 31, 2026

OpenAI

Playground

Teste Sora 2 Pro com uma solicitação real, revise os parâmetros e valide a saída antes de integrar a API.

Visão Geral

Uma visão geral prática de Sora 2 Pro, incluindo comportamentos importantes e considerações de integração.

Principais recursos

Geração multimodal (vídeo + áudio) — o Sora-2-Pro gera quadros de vídeo juntamente com áudio sincronizado (diálogos, 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 consistência por cena mais longa 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 puramente em texto e pode aceitar quadros de entrada de imagem ou imagens de referência para orientar a composição (fluxos de trabalho input_reference).
Participações especiais/injeção de semelhança — pode inserir a aparência capturada do usuário em 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.
Controlabilidade: suporta 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 cameo curto gravado em vídeo/áudio para semelhança.
Modalidades de saída: vídeo codificado (com áudio) — parâmetros expostos pelos 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 criar/recuperar/listar/excluir.

Treinamento e arquitetura (resumo público): a OpenAI descreve o Sora 2 como treinado em dados de vídeo em larga escala, com pós-treinamento para melhorar a simulação do mundo; especificidades (tamanho do modelo, conjuntos de dados exatos e tokenização) não são publicadas em detalhes linha a linha. Espere alto custo computacional, tokenizadores/arquiteturas especializados para vídeo e componentes de alinhamento multimodal.

Endpoints de API e fluxo de trabalho: mostra um fluxo baseado em jobs: envie uma solicitação de criação POST (model="sora-2-pro"), receba um id de job ou localização, depois faça polling ou aguarde a conclusão e baixe 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 diálogo
seconds / duration: duração-alvo do clipe ( 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 utilizada, a imagem deve corresponder à resolução de destino e atuar como âncora de composição.

Comportamento de renderização: o Pro é ajustado para priorizar a coerência entre quadros e física realista; isso normalmente implica maior tempo de computação e custo por clipe mais alto do que 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 sistemas proprietários contemporâneos e em 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 de plataforma.

Limitações (práticas e de segurança)

Física/consistência não perfeitas — melhoradas, mas não impecáveis; ainda podem ocorrer artefatos, movimentos não naturais ou erros de sincronização de áudio.
Restrições de duração e computação — clipes longos são intensivos; muitos fluxos práticos limitam a duração a poucos segundos ou dezenas baixas de segundos para saídas de alta qualidade.
Riscos de privacidade/consentimento — a injeção de semelhança (“cameos”) traz riscos de consentimento e de des/misinformação; a OpenAI tem controles explícitos de segurança e mecanismos de revogação no app, mas é necessária integração responsável.
Custo e latência — renderizações com qualidade Pro podem ser mais caras e lentas do que modelos mais leves ou concorrentes; considere cobrança por segundo/por render e enfileiramento.
Filtragem de segurança de conteúdo — 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.
Pré-visualização — storyboards, bloqueio de câmera, visualização de tomadas.
Conteúdo social curto — clipes estilizados com diálogos e SFX sincronizados.
Como acessar a API do Sora 2 Pro

Etapa 1: Cadastre-se para obter a chave de API

Faça login em cometapi.com. Se ainda não for nosso usuário, registre-se primeiro. Acesse seu console do 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.

cometapi-key

Etapa 2: Enviar 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 requisição. O método e o corpo da requisição são obtidos na nossa documentação de API no site. Nosso site também oferece teste no Apifox para sua conveniência. Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua chave real do CometAPI da sua conta. o URL base é o oficial Create video

Insira sua pergunta ou solicitação no campo content — é 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 interno/simulação — gerar visuais de cenários para pesquisa em RL ou robótica (com cuidado).
Produção criativa — quando combinado com edição humana (emendar clipes curtos, color grading, substituir áudio).

FAQ

Preços

Use a estimativa rápida acima para uma única execução e depois veja a comparação completa entre CometAPI e preço oficial.

Teste de 5 segundos

$1.20

Custo estimado de uso da CometAPI

Teste de 10 segundos

$2.40

Custo estimado de uso da CometAPI

Teste de 15 segundos

$3.60

Custo estimado de uso da CometAPI

Preços para Sora 2 Pro

Explore preços competitivos para Sora 2 Pro, projetado para atender diversos orçamentos e necessidades de uso. Nossos planos flexíveis garantem que você pague apenas pelo que usar, facilitando o dimensionamento conforme suas necessidades crescem. Descubra como Sora 2 Pro pode aprimorar seus projetos mantendo os custos gerenciáveis.

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

Copie um endpoint funcional e um exemplo de código, e abra a referência completa da API quando precisar de todos os parâmetros.

Uma API, acesso a modelos pronto para produção

Autentique-se uma vez, chame o endpoint do modelo e mantenha o mesmo fluxo de cobrança e observabilidade entre provedores.

POST/v1/videos

Código de exemplo e API para Sora 2 Pro

Sora-2-pro é o modelo carro-chefe de geração de vídeo+áudio da OpenAI, projetado para criar clipes de vídeo curtos e altamente realistas, com diálogos e efeitos sonoros sincronizados e simulação física e do mundo mais robusta do que os modelos de vídeo anteriores. Está posicionado como a variante “Pro” de maior qualidade, disponível para usuários pagantes e via API para geração programática. O modelo enfatiza a controlabilidade, a coerência temporal e a sincronização de áudio para casos de uso cinematográficos e sociais.

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);

Capacidades

Veja os principais dados do modelo antes de escolher uma arquitetura ou estimar a carga em produção.

Capacidades suportadas

Recursos retornados pela API do modelo existente.

text-to-video

image-to-video

Entrada e saída

Entradas

text

Saídas

video

Perfil de produção

Provedor: OpenAI
Contexto: Depende do modelo
Uso comercial: Suportado

Casos de uso

Use Sora 2 Pro em fluxos de produção compatíveis com suas capacidades de video, e compare alternativas antes de um compromisso de integração de longo prazo.

Conceitos de texto para vídeo e conteúdo social

Demos de produto e storyboards cinematográficos

Movimento de imagem para vídeo e iteração criativa

Outros modelos

Compare outros modelos disponíveis na CometAPI considerando qualidade, latência, capacidades e preço.

Abrir comparação de modelos →

Aliyun

Wan3.0

Da verificação rápida à saída cinematográfica, a cobrança baseia-se na duração do vídeo gerado, na seleção da resolução adequada e em transformar cada geração em uma regra de atividade de investimento criativo planejada.

Ver modelo

MiniMax

MiniMax H3

minimax-h3 é um novo modelo de geração de vídeo projetado para produção criativa de alta qualidade. Ele oferece compreensão aprimorada de prompts, maior consistência visual, movimentos mais suaves e controle mais flexível de imagens de referência para fluxos de trabalho de geração de vídeos cinematográficos.

Ver modelo

Bytedance

Seedance 2.5

seedance-2-5 é um modelo de geração conjunta de áudio e vídeo de próxima geração, concebido para narrativas de 30 segundos, com controle preciso de referências e poderosos recursos de edição.

Ver modelo

Flux

Flux 3

FLUX 3 - Modelos do mundo real: rumo a modelos de fluxo multimodais como a espinha dorsal da inteligência visual.

Ver modelo

Bytedance

Seedance 2-0

Seedance 2.0 é o modelo de base multimodal de vídeo de próxima geração da ByteDance, focado na geração de vídeos narrativos cinematográficos com múltiplas tomadas. Diferentemente de demos de texto-para-vídeo de tomada única, o Seedance 2.0 enfatiza o controle baseado em referências (imagens, clipes curtos, áudio), a consistência de personagens e de estilo entre tomadas e a sincronização nativa de áudio e vídeo — visando tornar o vídeo com IA útil para fluxos de trabalho criativos profissionais e de pré-visualização.

Ver modelo

Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1 é um modelo multimodal de geração de vídeo projetado para criação de conteúdo profissional, publicidade, curtas-metragens, produção para redes sociais e narrativa. Ele amplia as capacidades do HappyHorse 1.0 — que ganhou atenção significativa após se classificar entre os primeiros em avaliações independentes de geração de vídeo — com maior coerência entre cenas e fidelidade visual aprimorada.

Ver modelo

Uptime

Veja dados de heartbeat em tempo real, disponibilidade do endpoint e tempos de resposta observados antes de ir para produção.

Continue explorando

Compare modelos e continue sua pesquisa

OpenAI

Disponível

sora-2-pro

Sora 2 Pro API

Preço inicial

$0.24 / segundo

Cobrança por uso

Status da API

Disponível

Endpoint de produção

Resposta

Pronto para assíncrono

Tempo de resposta da API observado

Lançado

May 31, 2026

OpenAI

Playground

Teste Sora 2 Pro com uma solicitação real, revise os parâmetros e valide a saída antes de integrar a API.

Visão Geral

Uma visão geral prática de Sora 2 Pro, incluindo comportamentos importantes e considerações de integração.

Principais recursos

Geração multimodal (vídeo + áudio) — o Sora-2-Pro gera quadros de vídeo juntamente com áudio sincronizado (diálogos, 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 consistência por cena mais longa 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 puramente em texto e pode aceitar quadros de entrada de imagem ou imagens de referência para orientar a composição (fluxos de trabalho input_reference).
Participações especiais/injeção de semelhança — pode inserir a aparência capturada do usuário em 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.
Controlabilidade: suporta 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

Parâmetros típicos:

model: "sora-2-pro"
prompt: descrição da cena em linguagem natural, opcionalmente com indicações de diálogo
seconds / duration: duração-alvo do clipe ( 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.

Desempenho em benchmarks

Limitações (práticas e de segurança)

Física/consistência não perfeitas — melhoradas, mas não impecáveis; ainda podem ocorrer artefatos, movimentos não naturais ou erros de sincronização de áudio.
Restrições de duração e computação — clipes longos são intensivos; muitos fluxos práticos limitam a duração a poucos segundos ou dezenas baixas de segundos para saídas de alta qualidade.
Riscos de privacidade/consentimento — a injeção de semelhança (“cameos”) traz riscos de consentimento e de des/misinformação; a OpenAI tem controles explícitos de segurança e mecanismos de revogação no app, mas é necessária integração responsável.
Custo e latência — renderizações com qualidade Pro podem ser mais caras e lentas do que modelos mais leves ou concorrentes; considere cobrança por segundo/por render e enfileiramento.
Filtragem de segurança de conteúdo — 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.
Pré-visualização — storyboards, bloqueio de câmera, visualização de tomadas.
Conteúdo social curto — clipes estilizados com diálogos e SFX sincronizados.
Como acessar a API do Sora 2 Pro

Etapa 1: Cadastre-se para obter a chave de API

cometapi-key

Etapa 2: Enviar solicitações para a API do Sora 2 Pro

Insira sua pergunta ou solicitação no campo content — é 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 interno/simulação — gerar visuais de cenários para pesquisa em RL ou robótica (com cuidado).
Produção criativa — quando combinado com edição humana (emendar clipes curtos, color grading, substituir áudio).

FAQ

Preços

Use a estimativa rápida acima para uma única execução e depois veja a comparação completa entre CometAPI e preço oficial.

Teste de 5 segundos

$1.20

Custo estimado de uso da CometAPI

Teste de 10 segundos

$2.40

Custo estimado de uso da CometAPI

Teste de 15 segundos

$3.60

Custo estimado de uso da CometAPI

Preços para 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

Copie um endpoint funcional e um exemplo de código, e abra a referência completa da API quando precisar de todos os parâmetros.

Uma API, acesso a modelos pronto para produção

Autentique-se uma vez, chame o endpoint do modelo e mantenha o mesmo fluxo de cobrança e observabilidade entre provedores.

POST/v1/videos

Código de exemplo e API para 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);

Capacidades

Veja os principais dados do modelo antes de escolher uma arquitetura ou estimar a carga em produção.

Capacidades suportadas

Recursos retornados pela API do modelo existente.

text-to-video

image-to-video

Entrada e saída

Entradas

text

Saídas

video

Perfil de produção

Provedor: OpenAI
Contexto: Depende do modelo
Uso comercial: Suportado

Casos de uso

Use Sora 2 Pro em fluxos de produção compatíveis com suas capacidades de video, e compare alternativas antes de um compromisso de integração de longo prazo.

Conceitos de texto para vídeo e conteúdo social

Demos de produto e storyboards cinematográficos

Movimento de imagem para vídeo e iteração criativa

Outros modelos

Compare outros modelos disponíveis na CometAPI considerando qualidade, latência, capacidades e preço.

Abrir comparação de modelos →

FLUX 3 - Modelos do mundo real: rumo a modelos de fluxo multimodais como a espinha dorsal da inteligência visual.

Uptime

Veja dados de heartbeat em tempo real, disponibilidade do endpoint e tempos de resposta observados antes de ir para produção.

Continue explorando