Does Sora 2 Pro generate synchronized audio with video?

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

What resolution and duration does Sora 2 Pro support?

O Sora 2 Pro oferece suporte a resoluções de até 1080p. Ele é otimizado para clipes curtos de alta qualidade, geralmente na faixa de poucos segundos até poucas dezenas de segundos, para máxima fidelidade.

How does Sora 2 Pro differ from standard Sora 2?

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

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

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

Does Sora 2 Pro support likeness injection (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 lidar com riscos de privacidade e uso indevido.

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

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

What physics improvements does Sora 2 Pro offer?

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

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

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

API Sora 2 Pro Acessível | text-to-video

Playground para Sora 2 Pro

Explore o Playground do Sora 2 Pro — um ambiente interativo para testar modelos e executar consultas em tempo real. Experimente prompts, ajuste parâmetros e itere instantaneamente para acelerar o desenvolvimento e validar casos de uso.

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 puramente em texto e pode aceitar quadros de imagem de entrada ou imagens de referência para orientar a composição (workflows de input_reference).
Cameos / injeção de semelhança — pode inserir a aparência capturada de um usuário em cenas geradas com fluxos de consentimento no app.
Plausibilidade física: permanência de objetos e fidelidade de movimento aprimoradas (por exemplo, inércia, 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 em texto, referência de imagem e pequenos vídeos/áudios gravados 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"). Superfície de API segue a família de endpoints de vídeos da OpenAI para operações de criação/recuperação/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 detalhadas publicamente linha a linha. Espere uso intensivo de computação, tokenizadores/arquiteturas especializadas para vídeo e componentes de alinhamento multimodal.

Endpoints de API e fluxo de trabalho: apresenta um fluxo baseado em jobs: envie uma requisição de criação via 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 (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 quadro a quadro e física realista; isso geralmente implica maior tempo de computação e custo por clipe do que variantes não Pro.

Desempenho em benchmarks

Forças qualitativas: A OpenAI melhorou o realismo, a consistência da física e o áudio sincronizado** em relação aos modelos de vídeo anteriores. Outros resultados do VBench indicam que o Sora-2 e seus derivados estão no topo ou próximos dele entre sistemas proprietários contemporâneos e em coerência temporal.

Tempo/vazão independentes (bench 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 — as compensações são entre qualidade versus latência de renderização e otimização de plataforma.

Limitações (práticas e de segurança)

Física/consistência não perfeitas — aprimorada, mas não infalível; ainda podem ocorrer artefatos, movimentos não naturais ou erros de sincronização de áudio.
Restrições de duração e computação — clipes longos são intensivos em computação; muitos fluxos de trabalho práticos limitam clipes a durações curtas (por exemplo, de poucos segundos a poucas dezenas de segundos para saídas de alta qualidade).
Riscos de privacidade/consentimento — a injeção de semelhança (“cameos”) eleva riscos de consentimento e desinformação; a OpenAI possui controles de segurança explícitos e mecanismos de revogação no app, mas é necessária integração responsável.
Custo e latência — renderizações de 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 conteúdo de segurança — a geração de conteúdo prejudicial 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 curto para redes sociais — 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 você ainda não é nosso usuário, registre-se primeiro. Acesse seu console CometAPI. Obtenha a chave de API de credencial de acesso 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: Envie requisições para a API do Sora 2 Pro

Selecione o endpoint “sora-2-pro” para enviar a requisição 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 fornece teste no Apifox para sua conveniência. Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua chave CometAPI real da sua conta. a URL base é a oficial Criar vídeo

Insira sua pergunta ou solicitação no campo de conteúdo — 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/simulação interna — gerar visuais de cenários para pesquisa em RL ou robótica (com cuidado).
Produção criativa — quando combinada com edição humana (costurar clipes curtos, correção de cor, substituir áudio).

FAQ

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

Código de exemplo e API para Sora 2 Pro

Sora-2-pro é o modelo principal de geração de vídeo e áudio da OpenAI, projetado para criar clipes de vídeo curtos e altamente realistas com diálogo sincronizado, efeitos sonoros e uma simulação física e do mundo mais robusta do que modelos de vídeo anteriores. Ele é posicionado como a variante “Pro” de maior qualidade, disponível para usuários pagantes e via API para geração programática. O modelo enfatiza a capacidade de controle, 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);