Генерирует ли Sora 2 Pro синхронизированный звук вместе с видео?

Да, Sora 2 Pro генерирует видеокадры вместе с синхронизированным аудио, включая диалоги, окружающие звуки и звуковые эффекты — не отдельно, а как единый результат.

Какое разрешение и какую длительность поддерживает Sora 2 Pro?

Sora 2 Pro поддерживает разрешение до 1080p. Она оптимизирована для высококачественных коротких клипов, обычно длительностью от нескольких до нескольких десятков секунд для максимальной точности.

Чем Sora 2 Pro отличается от стандартной Sora 2?

Sora 2 Pro настроена на более высокую визуальную точность, лучше справляется со сложными сценами (сложное движение, окклюзия, физические взаимодействия) и сохраняет более длительную согласованность в пределах одной сцены — ценой более длительного времени рендеринга.

Может ли Sora 2 Pro использовать эталонные изображения для управления генерацией видео?

Да, Sora 2 Pro поддерживает процессы input_reference, в которых изображения JPEG/PNG/WEBP служат композиционными ориентирами, направляющими начальный кадр или стиль генерируемого видео.

Поддерживает ли Sora 2 Pro внедрение внешности (камео)?

Да, Sora 2 Pro может вставлять зафиксированную внешность пользователя в сгенерированные сцены. OpenAI предусмотрела встроенные процессы получения согласия и механизмы отзыва для снижения рисков, связанных с конфиденциальностью и злоупотреблением.

Сколько времени Sora 2 Pro занимает на рендеринг видео?

Тесты производительности показывают, что Sora 2 Pro в среднем тратит примерно 2,1 минуты на 20-секундный клип в 1080p. Версия Pro ставит качество выше скорости, поэтому ожидайте более длительного времени рендеринга по сравнению со стандартной Sora 2.

Какие улучшения в физике предлагает Sora 2 Pro?

Sora 2 Pro улучшает постоянство объектов и точность движения — импульс, плавучесть и физические взаимодействия выглядят более реалистично, с меньшим количеством артефактов «телепортации», характерных для более ранних видеомоделей.

Когда стоит выбрать Sora 2 Pro вместо Google Veo 3?

Выбирайте Sora 2 Pro для интеграции с экосистемой OpenAI, внедрения внешности и сложных физических сцен. Veo 3 может обеспечивать более быструю генерацию и иметь другую ценовую политику — оценивайте выбор исходя из ваших требований к задержке и бюджету.

Доступный API Sora 2 Pro | text-to-video

Ключевые особенности

Мультимодальная генерация (видео + аудио) — Sora-2-Pro генерирует видеокадры вместе с синхронизированным аудио (диалоги, окружающие звуки, SFX), а не создаёт видео и аудио по отдельности.
Более высокое качество / уровень “Pro” — настроена на более высокую визуальную достоверность, более сложные сцены (сложное движение, окклюзия и физические взаимодействия), а также более длительную согласованность в пределах сцены по сравнению с Sora-2 (не-Pro). Рендеринг может занимать больше времени, чем у стандартной модели Sora-2.
Гибкость входных данных — поддерживает чисто текстовые запросы, а также может принимать входные кадры изображений или референсные изображения для управления композицией (рабочие процессы input_reference).
Камео / внедрение сходства — может вставлять захваченный облик пользователя в сгенерированные сцены с использованием рабочих процессов согласия в приложении.
Физическая правдоподобность: улучшены постоянство объектов и точность движения (например, импульс, плавучесть), что уменьшает нереалистичные артефакты «телепортации», типичные для более ранних систем.
Управляемость: поддерживает структурированные запросы и указания на уровне кадров/планов, чтобы создатели могли задавать камеру, освещение и последовательности из нескольких сцен.

Технические детали и поверхность интеграции

Семейство моделей: Sora 2 (базовая) и Sora 2 Pro (вариант высокого качества).
Входные модальности: текстовые запросы, референсные изображения и короткие записанные cameo-видео/аудио для сходства.
Выходные модальности: закодированное видео (с аудио) — параметры доступны через эндпоинты /v1/videos (выбор модели через model: "sora-2-pro"). Поверхность API соответствует семейству видео-эндпоинтов OpenAI для операций create/retrieve/list/delete.

Обучение и архитектура (публичное резюме): OpenAI описывает Sora 2 как модель, обученную на крупномасштабных видеоданных с дообучением для улучшения симуляции мира; конкретика (размер модели, точные датасеты и токенизация) публично не раскрывается построчно и в деталях. Следует ожидать больших вычислительных затрат, специализированных видео-токенизаторов/архитектур и компонентов мультимодального выравнивания.

Эндпоинты API и рабочий процесс: показан рабочий процесс на основе задач: отправьте POST-запрос на создание (model="sora-2-pro"), получите id задачи или location, затем опрашивайте статус или ждите завершения и скачайте итоговый файл(ы). В опубликованных примерах часто встречаются параметры prompt, seconds/duration, size/resolution и input_reference для запуска с опорой на изображение.

Типичные параметры :

model: "sora-2-pro"
prompt: описание сцены на естественном языке, при необходимости с репликами диалога
seconds / duration: целевая длительность клипа (Pro поддерживает наивысшее качество в доступных длительностях)
size / resolution: по сообщениям сообщества, Pro поддерживает до 1080p во многих сценариях использования.

Входной контент: файлы изображений (JPEG/PNG/WEBP) могут быть переданы как кадр или референс; при использовании изображение должно соответствовать целевому разрешению и выступать якорем композиции.

Поведение рендеринга: Pro настроена на приоритет межкадровой согласованности и реалистичной физики; обычно это означает более длительное вычисление и более высокую стоимость за клип, чем у не-Pro вариантов.

Производительность в бенчмарках

Качественные преимущества: OpenAI улучшила реализм, согласованность физики и синхронизированное аудио** по сравнению с предыдущими видеомоделями. Другие результаты VBench показывают, что Sora-2 и производные находятся на вершине или близко к вершине среди современных закрытых моделей и по временной согласованности.

Независимые показатели времени/пропускной способности (пример бенчмарка): Sora-2-Pro в среднем показала ~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 — компромисс заключается в качестве, задержке рендеринга и оптимизации платформы.

Ограничения (практические и связанные с безопасностью)

Неидеальная физика/согласованность — улучшена, но не безупречна; артефакты, неестественное движение или ошибки синхронизации аудио всё ещё возможны.
Ограничения по длительности и вычислениям — длинные клипы требуют больших вычислительных ресурсов; многие практические рабочие процессы ограничивают клипы короткой длительностью (например, от нескольких секунд до десятков секунд для высококачественного вывода).
Риски приватности / согласия — внедрение сходства («cameos») создаёт риски согласия и mis-/disinformation; OpenAI использует явные механизмы безопасности и отзыва в приложении, но требуется ответственная интеграция.
Стоимость и задержка — рендеринг качества Pro может быть дороже и медленнее, чем у более лёгких моделей или конкурентов; учитывайте тарификацию за секунду/рендер и очереди.
Фильтрация небезопасного контента — генерация вредоносного или защищённого авторским правом контента ограничена; модель и платформа включают уровни безопасности и модерации.

Типичные и рекомендуемые сценарии использования

Сценарии использования:

Маркетинг и прототипы рекламы — быстрое создание кинематографичных proof of concept.
Превизуализация — сториборды, расстановка камеры, визуализация сцен.
Короткий контент для соцсетей — стилизованные клипы с синхронизированными диалогами и SFX.
Как получить доступ к API Sora 2 Pro

Шаг 1: Зарегистрируйтесь и получите API-ключ

Войдите на cometapi.com. Если вы ещё не являетесь нашим пользователем, пожалуйста, сначала зарегистрируйтесь. Войдите в свою консоль CometAPI. Получите учётные данные доступа — API-ключ интерфейса. Нажмите “Add Token” в разделе API token в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте его.

cometapi-key

Шаг 2: Отправьте запросы к API Sora 2 Pro

Выберите эндпоинт “sora-2-pro”, чтобы отправить API-запрос, и задайте тело запроса. Метод запроса и тело запроса можно получить из нашей документации API на сайте. На нашем сайте также доступен тест Apifox для вашего удобства. Замените <YOUR_API_KEY> на ваш фактический ключ CometAPI из вашей учётной записи. Базовый URL — официальный Create video

Вставьте свой вопрос или запрос в поле content — именно на это модель будет отвечать. 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 визуальных сценариев для исследований RL или робототехники (с осторожностью).
Креативное производство — в сочетании с ручным редактированием (сшивка коротких клипов, цветокоррекция, замена аудио).

Цены для Sora 2 Pro

Изучите конкурентоспособные цены на Sora 2 Pro, разработанные для различных бюджетов и потребностей использования. Наши гибкие планы гарантируют, что вы платите только за то, что используете, что упрощает масштабирование по мере роста ваших требований. Узнайте, как Sora 2 Pro может улучшить ваши проекты, сохраняя при этом управляемые расходы.

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

Пример кода и API для Sora 2 Pro

Sora-2-pro — это флагманская модель OpenAI для генерации видео и аудио, предназначенная для создания коротких, высокореалистичных видеоклипов с синхронизированными диалогами, звуковыми эффектами и более точной физической/мировой симуляцией по сравнению с предыдущими видеомоделями. Она позиционируется как более качественный вариант «Pro», доступный платным пользователям и через API для программной генерации. Модель делает акцент на управляемости, временной согласованности и синхронизации аудио для кинематографических и социальных сценариев использования.

Curl
Python
JavaScript

# 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);