Sora 2 Pro, standart Sora 2'den nasıl farklıdır?

Sora 2 Pro, daha yüksek görsel sadakat için ayarlanmıştır; daha zorlu çekimlerle (karmaşık hareket, örtülme (oklüzyon), fiziksel etkileşimler) başa çıkar ve sahne başına daha uzun süreli tutarlılık sağlar—bunun bedeli daha uzun oluşturma süreleridir.

Sora 2 Pro'nun bir videoyu oluşturması ne kadar sürer?

Kıyaslama testleri, Sora 2 Pro'nun 20 saniyelik 1080p bir klip için ortalama yaklaşık 2.1 dakika sürdüğünü gösteriyor. Pro hızdan çok kaliteye öncelik verir, bu nedenle standart Sora 2'ye kıyasla daha uzun oluşturma süreleri bekleyin.

Sora 2 Pro hangi fizik iyileştirmelerini sunuyor?

Sora 2 Pro, nesne kalıcılığı ve hareket sadakatini geliştirir—momentum, kaldırma kuvveti ve fiziksel etkileşimler, önceki video modellerinde yaygın olan 'teleporting' artefaktları daha az görülerek daha gerçekçi görünür.

Google Veo 3 yerine ne zaman Sora 2 Pro'yu seçmeliyim?

OpenAI ekosistemiyle entegrasyon, benzerlik enjeksiyonu ve karmaşık fiziksel sahneler için Sora 2 Pro'yu tercih edin. Veo 3 daha hızlı üretim ve farklı fiyatlandırma sunabilir—gecikme ve bütçe gereksinimlerinize göre değerlendirin.

Sora 2 Pro benzerlik enjeksiyonunu (cameolar) destekliyor mu?

Evet, Sora 2 Pro, kullanıcının yakalanmış benzerliğini oluşturulan sahnelere ekleyebilir. OpenAI, mahremiyet ve kötüye kullanım risklerini ele almak için yerleşik onay iş akışları ve izin geri çekme mekanizmaları sunar.

Sora 2 Pro hangi çözünürlük ve süreyi destekler?

Sora 2 Pro en fazla 1080p çözünürlüğü destekler. Maksimum sadakat için, genellikle saniye cinsinden tek haneli ile düşük onlar aralığındaki yüksek kaliteli kısa klipler için optimize edilmiştir.

Sora 2 Pro video ile senkronize ses üretiyor mu?

Evet, Sora 2 Pro, diyalog, ortam sesi ve ses efektleri dahil senkronize sesi video kareleriyle birlikte üretir—ayrı ayrı üretilmez, tek bir birleşik çıktı olarak üretilir.

Sora 2 Pro, video üretimini yönlendirmek için referans görseller kullanabilir mi?

Evet, Sora 2 Pro, JPEG/PNG/WEBP görsellerin oluşturulan videonun başlangıç karesini veya stilini yönlendirmek üzere kompozisyon çıpaları olarak işlev gördüğü input_reference iş akışlarını destekler.

OpenAI

Kullanılabilir

sora-2-pro

Sora 2 Pro API

Sora 2 Pro, senkronize sesli videolar üretebilen, en gelişmiş ve en güçlü medya üretim modelimizdir. Doğal dilden veya görsellerden ayrıntılı ve dinamik video klipler oluşturabilir.

Başlangıç fiyatı

$0.24 / saniye

Kullanıma dayalı faturalandırma

API sağlığı

Kullanılabilir

Üretim uç noktası

Yanıt süresi

Asenkrona hazır

Gözlemlenen API yanıt süresi

Yayın tarihi

May 31, 2026

OpenAI

Playground

Sora 2 Pro modelini gerçek bir istekle deneyin, parametrelerini inceleyin ve API'yi entegre etmeden önce çıktıyı doğrulayın.

Genel Bakış

Sora 2 Pro hakkında önemli davranışlar ve entegrasyon noktalarını içeren pratik bir genel bakış.

Temel özellikler

Çok modlu üretim (video + ses) — Sora-2-Pro, video ve sesi ayrı ayrı üretmek yerine, video karelerini eşzamanlı sesle (diyalog, ortam sesi, SFX) birlikte üretir.
Daha yüksek sadakat / “Pro” seviyesi — daha yüksek görsel sadakat, zorlu planlar (karmaşık hareket, örtülme ve fiziksel etkileşimler) ve Sora-2’ye (Pro olmayan) kıyasla sahne başına daha uzun tutarlılık için ayarlanmıştır. Standart Sora-2 modelinden daha uzun sürede işleyebilir.
Girdi esnekliği — saf metin istemlerini destekler ve kompozisyonu yönlendirmek için girdi görüntü karelerini veya referans görselleri kabul edebilir (input_reference iş akışları).
Cameo / benzerlik yerleştirme — uygulamadaki rıza iş akışlarıyla, kullanıcının yakalanmış benzerliğini oluşturulan sahnelere ekleyebilir.
Fiziksel inandırıcılık: nesne sürekliliği ve hareket sadakati (örn. momentum, kaldırma kuvveti) iyileştirildi; önceki sistemlerde yaygın olan gerçekçi olmayan “teleporting” yapaylıkları azaltıldı.
Kontrol edilebilirlik: içerik üreticilerinin kamera, aydınlatma ve çoklu çekim sekanslarını belirleyebilmesi için yapılandırılmış istemleri ve plan seviyesinde yönergeleri destekler.

Teknik ayrıntılar ve entegrasyon yüzeyi

Model ailesi: Sora 2 (temel) ve Sora 2 Pro (yüksek kaliteli varyant).
Girdi kipleri: metin istemleri, referans görüntü ve benzerlik için kısa kaydedilmiş cameo video/ses.
Çıktı kipleri: kodlanmış video (sesli) — parametreler /v1/videos uç noktaları üzerinden sunulur (model seçimi model: "sora-2-pro" ile). API yüzeyi, oluşturma/getirme/listeleme/silme işlemleri için OpenAI’nin videos uç nokta ailesini takip eder.

Eğitim ve mimari (genel özet): OpenAI, Sora 2’nin büyük ölçekli video verisi üzerinde eğitildiğini ve dünya simülasyonunu iyileştirmek için sonradan eğitim uygulandığını belirtir; ayrıntılı kalem kalem bilgiler (model boyutu, tam veri kümeleri ve tokenizasyon) kamuya satır satır açıklanmamıştır. Yüksek hesaplama, özelleşmiş video tokenleştiricileri/mimarileri ve çok modlu hizalama bileşenleri beklenir.

API uç noktaları ve iş akışı: iş tabanlı bir iş akışı gösterir: bir POST oluşturma isteği gönderin (model="sora-2-pro"), bir iş kimliği veya konumu alın, ardından tamamlanma için yoklayın veya bekleyin ve ortaya çıkan dosya(lar)ı indirin. Yayınlanan örneklerde yaygın parametreler arasında prompt, seconds/duration, size/resolution ve görüntü yönlendirmeli başlangıç için input_reference bulunur.

Tipik parametreler :

model: "sora-2-pro"
prompt: doğal dille sahne açıklaması, isteğe bağlı diyalog ipuçlarıyla
seconds / duration: hedef klip süresi (Pro, mevcut sürelerde en yüksek kaliteyi destekler)
size / resolution: topluluk raporları, Pro’nun birçok kullanımda 1080p’ye kadar desteklediğini belirtmektedir.

İçerik girdileri: görüntü dosyaları (JPEG/PNG/WEBP) bir kare veya referans olarak sağlanabilir; kullanıldığında, görüntü hedef çözünürlükle eşleşmeli ve kompozisyon çıpası görevi görmelidir.

İşleme davranışı: Pro, kareden kareye tutarlılık ve gerçekçi fizik öncelikli olacak şekilde ayarlanmıştır; bu genellikle standart Sora-2 varyantlarına kıyasla daha uzun hesaplama süresi ve klip başına daha yüksek maliyet anlamına gelir.

Kıyaslama performansı

Niteliksel güçlü yönler: OpenAI, önceki video modellere kıyasla gerçekçilik, fizik tutarlılığı ve eşzamanlı ses** konularında iyileştirme yapmıştır. Diğer VBench sonuçları, Sora-2 ve türevlerinin güncel kapalı kaynak ve zamansal tutarlılık alanlarında zirveye yakın konumlandığını işaret eder.

Bağımsız zamanlama/verim (örnek kıyas): Sora-2-Pro, bir karşılaştırmada 20 saniyelik 1080p klipler için ortalama ~2,1 dakika sürerken, bir rakip (Runway Gen-3 Alpha Turbo) aynı görevde daha hızlıydı (~1,7 dakika) — ödünleşimler kalite ile işleme gecikmesi ve platform optimizasyonu arasındadır.

Sınırlamalar (pratik ve güvenlik)

Mükemmel fizik/tutarlılık değil — iyileştirilmiş olsa da kusursuz değildir; yapaylıklar, doğal olmayan hareket veya ses senkron hataları hâlâ görülebilir.
Süre ve hesaplama kısıtları — uzun klipler hesaplama açısından yoğundur; birçok pratik iş akışı yüksek kaliteli çıktılar için klipleri kısa sürelerle sınırlar (ör. tek haneli ila düşük iki haneli saniyeler).
Mahremiyet / rıza riskleri — benzerlik yerleştirme (“cameo”) rıza ve yanıltıcı bilgi riskleri doğurur; OpenAI uygulamada açık güvenlik kontrolleri ve geri alma mekanizmaları sunar, ancak sorumlu entegrasyon gerekir.
Maliyet ve gecikme — Pro kalitesindeki işlemler, daha hafif modeller veya rakiplere göre daha pahalı ve daha yavaş olabilir; saniye/işleme başı ücretlendirme ve kuyruklamayı hesaba katın.
Güvenlik amaçlı içerik filtreleme — zararlı veya telifli içerik üretimi kısıtlanır; model ve platform güvenlik katmanları ve moderasyon içerir.

Tipik ve önerilen kullanım durumları

Kullanım durumları:

Pazarlama ve reklam prototipleri — sinematik konsept kanıtlarını hızlıca oluşturun.
Ön görselleştirme — storyboard’lar, kamera yerleşimi, plan görselleştirme.
Kısa sosyal içerik — eşzamanlı diyalog ve SFX ile stilize klipler.
Sora 2 Pro API'sine nasıl erişilir

Adım 1: API Anahtarı için Kaydolun

cometapi.com’a giriş yapın. Henüz kullanıcımız değilseniz lütfen önce kaydolun. CometAPI console’a giriş yapın. Arayüzün erişim kimlik bilgisi olan API anahtarını alın. Kişisel merkezde API token bölümünde “Add Token”a tıklayın, token anahtarını alın: sk-xxxxx ve gönderin.

cometapi-key

Adım 2: Sora 2 Pro API’ye İstek Gönderin

API isteği göndermek için “sora-2-pro” uç noktasını seçin ve istek gövdesini ayarlayın. İstek yöntemi ve istek gövdesi, web sitemizdeki API dokümanından alınır. Web sitemiz, kolaylık için Apifox testi de sağlar. <YOUR_API_KEY> öğesini hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarıyla değiştirin. temel url resmî Create video

Sorunuzu veya isteğinizi content alanına ekleyin — modele yanıt vereceği şey budur. Üretilen yanıtı almak için API yanıtını işleyin.

Adım 3: Sonuçları Alın ve Doğrulayın

API yanıtını işleyerek üretilen yanıtı alın. İşleme tamamlandıktan sonra API, görev durumunu ve çıktı verisini döndürür.

Dahili eğitim / simülasyon — RL veya robotik araştırmalar için senaryo görselleri üretin (dikkatle).
Yaratıcı prodüksiyon — insan düzenlemesiyle birleştirildiğinde (kısa klipleri birleştirme, renklendirme, sesi değiştirme).

SSS

Fiyatlandırma

Tek bir çalıştırma için yukarıdaki hızlı tahmini kullanın, ardından CometAPI ve resmi fiyat arasındaki tam karşılaştırmayı inceleyin.

5 saniyelik test

$1.20

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

10 saniyelik test

$2.40

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

15 saniyelik test

$3.60

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

Sora 2 Pro için Fiyatlandırma

Sora 2 Pro için çeşitli bütçelere ve kullanım ihtiyaçlarına uygun rekabetçi fiyatlandırmayı keşfedin. Esnek planlarımız sadece kullandığınız kadar ödeme yapmanızı sağlar ve ihtiyaçlarınız büyüdükçe kolayca ölçeklendirme imkanı sunar. Sora 2 Pro'in maliyetleri yönetilebilir tutarken projelerinizi nasıl geliştirebileceğini keşfedin.

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

Çalışan bir uç nokta ve kod örneği kopyalayın, tüm parametrelere ihtiyaç duyduğunuzda tam API referansını açın.

Tek API, üretime hazır model erişimi

Bir kez kimlik doğrulaması yapın, model uç noktasını çağırın ve sağlayıcılar arasında aynı faturalandırma ve izleme akışını koruyun.

POST/v1/videos

Sora 2 Pro için örnek kod ve API

Sora-2-pro, OpenAI'nin amiral gemisi video+ses üretim modelidir; eşzamanlı diyalog, ses efektleri ve önceki video modellerine kıyasla daha güçlü fiziksel/dünya simülasyonu ile kısa, son derece gerçekçi video klipler oluşturmak üzere tasarlanmıştır. Ücretli kullanıcılara sunulan ve programatik üretim için API aracılığıyla kullanılabilen daha yüksek kaliteli “Pro” varyantı olarak konumlandırılmıştır. Model, sinematik ve sosyal kullanım senaryoları için kontrol edilebilirliğe, zamansal tutarlılığa ve ses eşzamanlamasına odaklanır.

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);

Yetenekler

Bir mimari seçmeden veya üretim yükünü tahmin etmeden önce önemli model bilgilerini inceleyin.

Desteklenen yetenekler

Mevcut model API'sinin döndürdüğü özellikler.

text-to-video

image-to-video

Giriş ve çıkış

Girişler

text

Çıkışlar

video

Üretim profili

Sağlayıcı: OpenAI
Bağlam: Modele bağlı
Ticari kullanım: Destekleniyor

Kullanım senaryoları

Sora 2 Pro modelini video yeteneklerine uygun üretim iş akışları için kullanın, ardından uzun vadeli entegrasyona geçmeden önce alternatifleri karşılaştırın.

Metinden videoya konseptler ve sosyal medya içerikleri

Ürün demoları ve sinematik storyboard'lar

Görselden videoya hareket ve yaratıcı iterasyon

Diğer modeller

CometAPI üzerinden sunulan diğer modelleri kalite, gecikme, yetenek ve fiyat açısından karşılaştırın.

Model karşılaştırmasını aç →

Aliyun

Wan3.0

Hızlı doğrulamadan sinematik çıktıya kadar faturalandırma, oluşturulan videonun süresine, uygun çözünürlük seçimine ve her üretimi planlı bir yaratıcı yatırım faaliyeti kuralına dönüştürmeye dayalıdır.

Modeli görüntüle

MiniMax

MiniMax H3

minimax-h3, yüksek kaliteli yaratıcı prodüksiyon için tasarlanmış yeni bir video üretim modelidir. Sinematik video üretim iş akışları için geliştirilmiş istem anlama, daha güçlü görsel tutarlılık, daha akıcı hareket ve referans görseller üzerinde daha esnek kontrol sunar.

Modeli görüntüle

Bytedance

Seedance 2.5

seedance-2-5, 30 saniyelik hikâye anlatımı için tasarlanmış, hassas referans kontrolü ve güçlü düzenleme yetenekleri sunan yeni nesil bir ses-görüntü ortak üretim modelidir.

Modeli görüntüle

Flux

Flux 3

FLUX 3 - Gerçek Dünya Modelleri: Görsel zekânın belkemiği olarak çok modlu akış modellerine doğru.

Modeli görüntüle

Bytedance

Seedance 2-0

Seedance 2.0, ByteDance’in sinematik, çok çekimli anlatı videoları üretimine odaklanan yeni nesil çok modlu video temel modelidir. Tek çekim metinden videoya demoların aksine Seedance 2.0, referans tabanlı kontrolü (görseller, kısa klipler, ses), çekimler arasında tutarlı karakter/stil sürekliliğini ve yerleşik ses/görüntü senkronizasyonunu vurgular — profesyonel yaratıcı ve ön görselleştirme iş akışları için yapay zekâ videolarını kullanışlı kılmayı hedefler.

Modeli görüntüle

Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1, profesyonel içerik üretimi, reklam, kısa filmler, sosyal medya prodüksiyonu ve hikâye anlatımı için tasarlanmış çok modlu bir video üretim modelidir. Bağımsız video üretimi değerlendirmelerinde üst sıralarda yer alarak kayda değer ilgi gören HappyHorse 1.0'ın yeteneklerini, daha güçlü sahne tutarlılığı ve geliştirilmiş görsel sadakat ile genişletir.

Modeli görüntüle

Uptime

Üretime geçmeden önce canlı heartbeat verilerini, uç nokta kullanılabilirliğini ve gözlemlenen yanıt sürelerini inceleyin.

Keşfetmeye devam edin

Modelleri karşılaştırın ve araştırmanıza devam edin

OpenAI

Kullanılabilir

sora-2-pro

Sora 2 Pro API

Sora 2 Pro, senkronize sesli videolar üretebilen, en gelişmiş ve en güçlü medya üretim modelimizdir. Doğal dilden veya görsellerden ayrıntılı ve dinamik video klipler oluşturabilir.

Başlangıç fiyatı

$0.24 / saniye

Kullanıma dayalı faturalandırma

API sağlığı

Kullanılabilir

Üretim uç noktası

Yanıt süresi

Asenkrona hazır

Gözlemlenen API yanıt süresi

Yayın tarihi

May 31, 2026

OpenAI

Playground

Sora 2 Pro modelini gerçek bir istekle deneyin, parametrelerini inceleyin ve API'yi entegre etmeden önce çıktıyı doğrulayın.

Genel Bakış

Sora 2 Pro hakkında önemli davranışlar ve entegrasyon noktalarını içeren pratik bir genel bakış.

Temel özellikler

Çok modlu üretim (video + ses) — Sora-2-Pro, video ve sesi ayrı ayrı üretmek yerine, video karelerini eşzamanlı sesle (diyalog, ortam sesi, SFX) birlikte üretir.
Daha yüksek sadakat / “Pro” seviyesi — daha yüksek görsel sadakat, zorlu planlar (karmaşık hareket, örtülme ve fiziksel etkileşimler) ve Sora-2’ye (Pro olmayan) kıyasla sahne başına daha uzun tutarlılık için ayarlanmıştır. Standart Sora-2 modelinden daha uzun sürede işleyebilir.
Girdi esnekliği — saf metin istemlerini destekler ve kompozisyonu yönlendirmek için girdi görüntü karelerini veya referans görselleri kabul edebilir (input_reference iş akışları).
Cameo / benzerlik yerleştirme — uygulamadaki rıza iş akışlarıyla, kullanıcının yakalanmış benzerliğini oluşturulan sahnelere ekleyebilir.
Fiziksel inandırıcılık: nesne sürekliliği ve hareket sadakati (örn. momentum, kaldırma kuvveti) iyileştirildi; önceki sistemlerde yaygın olan gerçekçi olmayan “teleporting” yapaylıkları azaltıldı.
Kontrol edilebilirlik: içerik üreticilerinin kamera, aydınlatma ve çoklu çekim sekanslarını belirleyebilmesi için yapılandırılmış istemleri ve plan seviyesinde yönergeleri destekler.

Teknik ayrıntılar ve entegrasyon yüzeyi

Tipik parametreler :

model: "sora-2-pro"
prompt: doğal dille sahne açıklaması, isteğe bağlı diyalog ipuçlarıyla
seconds / duration: hedef klip süresi (Pro, mevcut sürelerde en yüksek kaliteyi destekler)
size / resolution: topluluk raporları, Pro’nun birçok kullanımda 1080p’ye kadar desteklediğini belirtmektedir.

Kıyaslama performansı

Sınırlamalar (pratik ve güvenlik)

Mükemmel fizik/tutarlılık değil — iyileştirilmiş olsa da kusursuz değildir; yapaylıklar, doğal olmayan hareket veya ses senkron hataları hâlâ görülebilir.
Süre ve hesaplama kısıtları — uzun klipler hesaplama açısından yoğundur; birçok pratik iş akışı yüksek kaliteli çıktılar için klipleri kısa sürelerle sınırlar (ör. tek haneli ila düşük iki haneli saniyeler).
Mahremiyet / rıza riskleri — benzerlik yerleştirme (“cameo”) rıza ve yanıltıcı bilgi riskleri doğurur; OpenAI uygulamada açık güvenlik kontrolleri ve geri alma mekanizmaları sunar, ancak sorumlu entegrasyon gerekir.
Maliyet ve gecikme — Pro kalitesindeki işlemler, daha hafif modeller veya rakiplere göre daha pahalı ve daha yavaş olabilir; saniye/işleme başı ücretlendirme ve kuyruklamayı hesaba katın.
Güvenlik amaçlı içerik filtreleme — zararlı veya telifli içerik üretimi kısıtlanır; model ve platform güvenlik katmanları ve moderasyon içerir.

Tipik ve önerilen kullanım durumları

Kullanım durumları:

Pazarlama ve reklam prototipleri — sinematik konsept kanıtlarını hızlıca oluşturun.
Ön görselleştirme — storyboard’lar, kamera yerleşimi, plan görselleştirme.
Kısa sosyal içerik — eşzamanlı diyalog ve SFX ile stilize klipler.
Sora 2 Pro API'sine nasıl erişilir

Adım 1: API Anahtarı için Kaydolun

cometapi-key

Adım 2: Sora 2 Pro API’ye İstek Gönderin

Sorunuzu veya isteğinizi content alanına ekleyin — modele yanıt vereceği şey budur. Üretilen yanıtı almak için API yanıtını işleyin.

Adım 3: Sonuçları Alın ve Doğrulayın

API yanıtını işleyerek üretilen yanıtı alın. İşleme tamamlandıktan sonra API, görev durumunu ve çıktı verisini döndürür.

Dahili eğitim / simülasyon — RL veya robotik araştırmalar için senaryo görselleri üretin (dikkatle).
Yaratıcı prodüksiyon — insan düzenlemesiyle birleştirildiğinde (kısa klipleri birleştirme, renklendirme, sesi değiştirme).

SSS

Fiyatlandırma

Tek bir çalıştırma için yukarıdaki hızlı tahmini kullanın, ardından CometAPI ve resmi fiyat arasındaki tam karşılaştırmayı inceleyin.

5 saniyelik test

$1.20

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

10 saniyelik test

$2.40

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

15 saniyelik test

$3.60

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

Sora 2 Pro için Fiyatlandırma

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

Çalışan bir uç nokta ve kod örneği kopyalayın, tüm parametrelere ihtiyaç duyduğunuzda tam API referansını açın.

Tek API, üretime hazır model erişimi

Bir kez kimlik doğrulaması yapın, model uç noktasını çağırın ve sağlayıcılar arasında aynı faturalandırma ve izleme akışını koruyun.

POST/v1/videos

Sora 2 Pro için örnek kod ve API

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);

Yetenekler

Bir mimari seçmeden veya üretim yükünü tahmin etmeden önce önemli model bilgilerini inceleyin.

Desteklenen yetenekler

Mevcut model API'sinin döndürdüğü özellikler.

text-to-video

image-to-video

Giriş ve çıkış

Girişler

text

Çıkışlar

video

Üretim profili

Sağlayıcı: OpenAI
Bağlam: Modele bağlı
Ticari kullanım: Destekleniyor

Kullanım senaryoları

Sora 2 Pro modelini video yeteneklerine uygun üretim iş akışları için kullanın, ardından uzun vadeli entegrasyona geçmeden önce alternatifleri karşılaştırın.

Metinden videoya konseptler ve sosyal medya içerikleri

Ürün demoları ve sinematik storyboard'lar

Görselden videoya hareket ve yaratıcı iterasyon

Diğer modeller

CometAPI üzerinden sunulan diğer modelleri kalite, gecikme, yetenek ve fiyat açısından karşılaştırın.

Model karşılaştırmasını aç →

seedance-2-5, 30 saniyelik hikâye anlatımı için tasarlanmış, hassas referans kontrolü ve güçlü düzenleme yetenekleri sunan yeni nesil bir ses-görüntü ortak üretim modelidir.

Modeli görüntüle

Flux

Flux 3

FLUX 3 - Gerçek Dünya Modelleri: Görsel zekânın belkemiği olarak çok modlu akış modellerine doğru.

Uptime

Üretime geçmeden önce canlı heartbeat verilerini, uç nokta kullanılabilirliğini ve gözlemlenen yanıt sürelerini inceleyin.

Keşfetmeye devam edin