Ключевые возможности
- Мультимодальная генерация (видео + аудио) — Sora-2-Pro генерирует видеокадры вместе с синхронизированным звуком (диалоги, фоновые звуки, SFX), а не создаёт видео и аудио раздельно.
- Более высокая точность / уровень «Pro» — настроена на более высокую визуальную детальность, сложные планы (сложная динамика, окклюзия и физические взаимодействия) и более длительную согласованность внутри сцены, чем у Sora-2 (не Pro). Визуализация может занимать больше времени, чем у стандартной модели Sora-2.
- Гибкость входных данных — поддерживает чисто текстовые подсказки и может принимать входные кадры-изображения или референсные изображения для направляющей композиции (рабочие процессы input_reference).
- Камео / внедрение внешности — может вставлять запечатлённый образ пользователя в сгенерированные сцены при наличии процедур согласия в приложении.
- Физическая правдоподобность: улучшены постоянство объектов и достоверность движения (например, импульс, плавучесть), что снижает нереалистичные артефакты «телепортации», характерные для более ранних систем.
- Управляемость: поддерживает структурированные подсказки и указания на уровне плана, чтобы создатели могли задавать камеру, освещение и многокадровые последовательности.
Технические детали и поверхность интеграции
Модельное семейство: Sora 2 (базовая) и Sora 2 Pro (вариант повышенного качества).
Входные модальности: текстовые подсказки, референсное изображение и короткое записанное камео‑видео/аудио для внешности.
Выходные модальности: кодированное видео (со звуком) — параметры доступны через конечные точки /v1/videos (выбор модели через model: "sora-2-pro"). Поверхность API следует семейству конечных точек видео OpenAI для операций create/retrieve/list/delete.
Обучение и архитектура (публичное резюме): OpenAI описывает Sora 2 как обученную на крупномасштабных видеоданных с постобучением для улучшения моделирования мира; подробности (размер модели, точные наборы данных и токенизация) не раскрываются построчно. Ожидаются значительные вычислительные затраты, специализированные видеотокенизаторы/архитектуры и компоненты мультимодального выравнивания.
Конечные точки API и рабочий процесс: показан процесс, основанный на заданиях: отправьте POST‑запрос на создание (model="sora-2-pro"), получите идентификатор задания или расположение, затем опрашивайте или ждите завершения и скачайте итоговый файл(ы). Общие параметры в опубликованных примерах включают prompt, seconds/duration, size/resolution и input_reference для запуска с направлением по изображению.
Типичные параметры :
model:"sora-2-pro"prompt: описание сцены на естественном языке, при желании с репликами/подсказками для диалоговseconds/duration: целевая длительность клипа (Pro поддерживает наивысшее качество в доступных длительностях)size/resolution: по сообщениям сообщества, Pro поддерживает до 1080p во многих сценариях.
Входной контент: файлы изображений (JPEG/PNG/WEBP) можно передавать как кадр или референс; при использовании изображение должно соответствовать целевому разрешению и служить якорем композиции.
Поведение рендеринга: Pro настроена на приоритет межкадровой согласованности и реалистичной физики; обычно это означает большее время вычислений и более высокую стоимость за клип, чем у не Pro‑вариантов.
Производительность в бенчмарках
Качественные сильные стороны: OpenAI улучшила реализм, согласованность физики и синхронизацию аудио по сравнению с предыдущими видеомоделями. Другие результаты VBench показывают, что Sora-2 и производные находятся на уровне или близки к вершине среди современных закрытых решений по временной согласованности.
Независимые замеры времени/пропускной способности (пример бенчмарка): Sora-2-Pro в среднем — ~2,1 минуты для 20‑секундных клипов 1080p в одном сравнении, тогда как конкурент (Runway Gen-3 Alpha Turbo) был быстрее (~1,7 минуты) на той же задаче — компромиссы между качеством и задержкой рендера и оптимизацией платформы.
Ограничения (практические и по безопасности)
- Не идеальная физика/согласованность — улучшено, но не безупречно; возможны артефакты, неестественные движения или ошибки синхронизации аудио.
- Ограничения по длительности и вычислениям — длинные клипы ресурсоёмки; на практике рабочие процессы часто ограничивают длину короткими отрезками (например, от нескольких до нескольких десятков секунд для высококачественных выходов).
- Риски приватности/согласия — внедрение внешности («камео») повышает риски согласия и мис-/дезинформации; у OpenAI есть явные контуры безопасности и механизмы отзыва в приложении, но требуется ответственная интеграция.
- Стоимость и задержки — рендер Pro‑качества может быть дороже и медленнее, чем у более лёгких моделей или конкурентов; учитывайте тарификацию за секунду/за рендер и очереди.
- Фильтрация небезопасного контента — генерация вредного или защищённого авторским правом контента ограничена; модель и платформа включают уровни безопасности и модерацию.
Типичные и рекомендуемые варианты использования
Варианты использования:
- Прототипы для маркетинга и рекламы — быстро создавать кинематографические доказательства концепции.
- Превизуализация — раскадровки, блокинг камеры, визуализация планов.
- Короткий контент для соцсетей — стилизованные клипы с синхронизированными диалогами и SFX.
- Как получить доступ к API Sora 2 Pro
Шаг 1: Зарегистрируйтесь для получения ключа API
Войдите на cometapi.com. Если вы ещё не наш пользователь, пожалуйста, сначала зарегистрируйтесь. Войдите в консоль CometAPI. Получите учётные данные — ключ API интерфейса. Нажмите «Add Token» в разделе API token в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.
Шаг 2: Отправляйте запросы к API Sora 2 Pro
Выберите конечную точку «sora-2-pro» для отправки запроса к API и задайте тело запроса. Метод и тело запроса берутся из документации API на нашем сайте. Для удобства на нашем сайте также доступен тест в Apifox. Замените <YOUR_API_KEY> на ваш фактический ключ CometAPI из вашего аккаунта. базовый URL — официальный Создать видео
Вставьте ваш вопрос или запрос в поле content — именно на него модель ответит. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат.
Шаг 3: Получите и проверьте результаты
Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные.
- Внутреннее обучение/симуляция — генерация визуализаций сценариев для исследований RL или робототехники (с осторожностью).
- Креативное продакшн‑производство — в сочетании с ручным монтажом (склейка коротких клипов, цветокоррекция, замена аудио).