Sora 2 Pro có tạo âm thanh đồng bộ với video không?

Có, Sora 2 Pro tạo khung hình video cùng với âm thanh được đồng bộ hóa, bao gồm lời thoại, âm thanh môi trường và hiệu ứng âm thanh — không được tạo riêng lẻ mà là một đầu ra thống nhất.

Sora 2 Pro hỗ trợ độ phân giải và thời lượng nào?

Sora 2 Pro hỗ trợ độ phân giải lên đến 1080p. Nó được tối ưu cho các clip ngắn chất lượng cao, thường trong khoảng từ vài giây đến hơn mười giây một chút để đạt độ trung thực tối đa.

Sora 2 Pro khác gì so với Sora 2 tiêu chuẩn?

Sora 2 Pro được tinh chỉnh để có độ trung thực hình ảnh cao hơn, xử lý tốt hơn các cảnh quay khó (chuyển động phức tạp, che khuất, tương tác vật lý) và duy trì tính nhất quán lâu hơn trong mỗi cảnh — đổi lại là thời gian kết xuất lâu hơn.

Sora 2 Pro có thể dùng hình ảnh tham chiếu để hướng dẫn tạo video không?

Có, Sora 2 Pro hỗ trợ quy trình input_reference, trong đó hình ảnh JPEG/PNG/WEBP đóng vai trò làm mốc bố cục để định hướng khung hình mở đầu hoặc phong cách của video được tạo ra.

Sora 2 Pro có hỗ trợ chèn chân dung giống thật (cameo) không?

Có, Sora 2 Pro có thể chèn chân dung đã được ghi lại của người dùng vào các cảnh được tạo. OpenAI có các quy trình xin đồng ý tích hợp sẵn và cơ chế thu hồi để xử lý các rủi ro về quyền riêng tư và lạm dụng.

Sora 2 Pro mất bao lâu để kết xuất một video?

Các bài kiểm tra benchmark cho thấy Sora 2 Pro trung bình mất khoảng 2,1 phút cho một clip 20 giây ở độ phân giải 1080p. Pro ưu tiên chất lượng hơn tốc độ, vì vậy hãy chờ thời gian kết xuất lâu hơn so với Sora 2 tiêu chuẩn.

Sora 2 Pro mang lại những cải thiện nào về vật lý?

Sora 2 Pro cải thiện tính liên tục của vật thể và độ trung thực chuyển động — động lượng, độ nổi và các tương tác vật lý trông chân thực hơn, với ít hiện tượng 'dịch chuyển tức thời' thường thấy ở các mô hình video trước đây hơn.

Khi nào tôi nên chọn Sora 2 Pro thay vì Google Veo 3?

Hãy chọn Sora 2 Pro nếu bạn cần tích hợp với hệ sinh thái OpenAI, chèn chân dung giống thật và xử lý các cảnh vật lý phức tạp. Veo 3 có thể cung cấp khả năng tạo nhanh hơn và mức giá khác — hãy đánh giá dựa trên nhu cầu về độ trễ và ngân sách của bạn.

API Sora 2 Pro Giá Phải Chăng | text-to-video

Tính năng chính

Tạo sinh đa phương thức (video + âm thanh) — Sora-2-Pro tạo các khung hình video cùng với âm thanh được đồng bộ (hội thoại, âm thanh nền, SFX) thay vì tạo video và âm thanh riêng rẽ.
Độ trung thực cao hơn / cấp “Pro” — được tinh chỉnh cho độ trung thực hình ảnh cao hơn, các cảnh khó (chuyển động phức tạp, che khuất và tương tác vật lý), và tính nhất quán theo từng cảnh dài hơn so với Sora-2 (không Pro). Có thể mất nhiều thời gian kết xuất hơn so với mẫu Sora-2 tiêu chuẩn.
Đa dạng đầu vào — hỗ trợ nhắc lệnh văn bản thuần, và có thể nhận các khung hình ảnh đầu vào hoặc hình ảnh tham chiếu để dẫn hướng bố cục (quy trình input_reference).
Cameo / chèn diện mạo — có thể chèn diện mạo đã ghi lại của người dùng vào các cảnh được tạo với quy trình xin phép trong ứng dụng.
Tính hợp lý về vật lý: cải thiện tính bền vững của vật thể và độ trung thực chuyển động (ví dụ: quán tính, lực nổi), giảm các hiện tượng “dịch chuyển tức thời” phi thực tế thường thấy ở các hệ thống trước đây.
Khả năng điều khiển: hỗ trợ nhắc lệnh có cấu trúc và chỉ dẫn ở cấp cảnh quay để người sáng tạo có thể chỉ định máy quay, ánh sáng và chuỗi nhiều cảnh.

Chi tiết kỹ thuật & giao diện tích hợp

Dòng mô hình: Sora 2 (cơ bản) và Sora 2 Pro (biến thể chất lượng cao).
Phương thức đầu vào: nhắc lệnh văn bản, hình ảnh tham chiếu và video/âm thanh cameo ngắn được ghi để làm diện mạo.
Phương thức đầu ra: video được mã hóa (kèm âm thanh) — tham số được cung cấp qua các endpoint /v1/videos (chọn mô hình qua model: "sora-2-pro"). Bề mặt API tuân theo họ endpoint video của OpenAI cho các thao tác tạo/truy xuất/liệt kê/xóa.

Huấn luyện & kiến trúc (tóm tắt công khai): OpenAI mô tả Sora 2 được huấn luyện trên dữ liệu video quy mô lớn với hậu huấn luyện để cải thiện mô phỏng thế giới; các chi tiết cụ thể (kích thước mô hình, bộ dữ liệu chính xác và phương pháp tokenization) không được công bố chi tiết từng mục. Có thể kỳ vọng nhu cầu tính toán lớn, tokenizer/kiến trúc video chuyên biệt và các thành phần căn chỉnh đa phương thức.

API endpoints & quy trình: minh họa một quy trình dựa trên tác vụ: gửi yêu cầu tạo POST (model="sora-2-pro"), nhận id tác vụ hoặc vị trí, sau đó thăm dò hoặc chờ hoàn tất và tải xuống tệp kết quả. Các ví dụ đã công bố thường dùng các tham số như prompt, seconds/duration, size/resolution, và input_reference cho khởi đầu có hướng dẫn bằng hình ảnh.

Tham số điển hình :

model: "sora-2-pro"
prompt: mô tả cảnh bằng ngôn ngữ tự nhiên, tùy chọn kèm gợi ý hội thoại
seconds / duration: độ dài clip mục tiêu ( Pro hỗ trợ chất lượng cao nhất trong các khoảng thời lượng sẵn có)
size / resolution: các báo cáo cộng đồng cho biết Pro hỗ trợ tới 1080p trong nhiều trường hợp sử dụng.

Đầu vào nội dung: tệp hình ảnh (JPEG/PNG/WEBP) có thể được cung cấp như một khung hình hoặc ảnh tham chiếu; khi sử dụng, hình ảnh nên khớp độ phân giải mục tiêu và đóng vai trò neo bố cục.

Hành vi kết xuất: Pro được tinh chỉnh để ưu tiên tính nhất quán giữa các khung hình và tính vật lý chân thực; điều này thường đồng nghĩa thời gian tính toán dài hơn và chi phí mỗi clip cao hơn so với các biến thể không Pro.

Hiệu năng benchmark

Thế mạnh định tính: OpenAI đã cải thiện tính chân thực, tính nhất quán về vật lý và âm thanh được đồng bộ** so với các mô hình video trước đây. Các kết quả VBench khác cho thấy Sora-2 và các biến thể đứng ở vị trí đầu hoặc gần đầu trong nhóm hệ thống đóng nguồn hiện nay và về tính nhất quán theo thời gian.

Thời gian/thông lượng độc lập (ví dụ benchmark): Sora-2-Pro trung bình ~2.1 phút cho clip 20 giây 1080p trong một phép so sánh, trong khi một đối thủ (Runway Gen-3 Alpha Turbo) nhanh hơn (~1.7 phút) trên cùng tác vụ — đánh đổi giữa chất lượng với độ trễ kết xuất và tối ưu hóa nền tảng.

Hạn chế (thực tiễn & an toàn)

Không hoàn hảo về vật lý/nhất quán — đã cải thiện nhưng chưa hoàn toàn; có thể vẫn xuất hiện tạo tác, chuyển động không tự nhiên, hoặc lỗi đồng bộ âm thanh.
Hạn chế về thời lượng & tính toán — clip dài tốn tài nguyên; nhiều quy trình thực tế giới hạn ở các clip ngắn (ví dụ: vài giây đến vài chục giây cho đầu ra chất lượng cao).
Rủi ro về quyền riêng tư / đồng thuận — chèn diện mạo (“cameo”) làm tăng rủi ro đồng thuận và thông tin sai lệch; OpenAI có lớp kiểm soát an toàn và cơ chế thu hồi trong ứng dụng, nhưng cần tích hợp có trách nhiệm.
Chi phí & độ trễ — kết xuất chất lượng Pro có thể đắt và chậm hơn so với các mô hình nhẹ hơn hoặc đối thủ; cần tính đến phí theo giây/lần kết xuất và hàng đợi.
Lọc nội dung an toàn — việc tạo nội dung gây hại hoặc có bản quyền bị hạn chế; mô hình và nền tảng có lớp an toàn và kiểm duyệt.

Trường hợp sử dụng điển hình và khuyến nghị

Trường hợp sử dụng:

Nguyên mẫu marketing & quảng cáo — nhanh chóng tạo các minh chứng ý tưởng mang tính điện ảnh.
Tiền trực quan hóa — storyboard, chặn máy quay, trực quan hóa cảnh quay.
Nội dung mạng xã hội ngắn — clip phong cách với thoại và SFX được đồng bộ.
Cách truy cập Sora 2 Pro API

Bước 1: Đăng ký lấy khóa API

Đăng nhập vào cometapi.com. Nếu bạn chưa là người dùng, vui lòng đăng ký trước. Đăng nhập vào bảng điều khiển CometAPI. Lấy khóa API thông tin xác thực của giao diện. Nhấp “Add Token” tại mục API token trong trung tâm cá nhân, lấy khóa token: sk-xxxxx và gửi.

cometapi-key

Bước 2: Gửi yêu cầu tới Sora 2 Pro API

Chọn endpoint “sora-2-pro” để gửi yêu cầu API và thiết lập phần thân yêu cầu. Phương thức và phần thân yêu cầu lấy từ tài liệu API trên trang web của chúng tôi. Trang web cũng cung cấp bài kiểm thử Apifox để bạn tiện sử dụng. Thay <YOUR_API_KEY> bằng khóa CometAPI thực tế trong tài khoản của bạn. base URL chính thức: Tạo video

Chèn câu hỏi hoặc yêu cầu của bạn vào trường content—đây là nội dung mà mô hình sẽ phản hồi. Xử lý phản hồi API để lấy câu trả lời được tạo.

Bước 3: Truy xuất và xác minh kết quả

Xử lý phản hồi API để nhận câu trả lời đã tạo. Sau khi xử lý, API phản hồi trạng thái tác vụ và dữ liệu đầu ra.

Huấn luyện / mô phỏng nội bộ — tạo hình ảnh kịch bản cho nghiên cứu RL hoặc robotics (cần thận trọng).
Sản xuất sáng tạo — khi kết hợp với biên tập thủ công (nối clip ngắn, chỉnh màu, thay âm thanh).

Giá cả cho Sora 2 Pro

Khám phá mức giá cạnh tranh cho Sora 2 Pro, được thiết kế để phù hợp với nhiều ngân sách và nhu cầu sử dụng khác nhau. Các gói linh hoạt của chúng tôi đảm bảo bạn chỉ trả tiền cho những gì bạn sử dụng, giúp dễ dàng mở rộng quy mô khi yêu cầu của bạn tăng lên. Khám phá cách Sora 2 Pro có thể nâng cao các dự án của bạn trong khi vẫn kiểm soát được chi phí.

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

Mã mẫu và API cho Sora 2 Pro

Sora-2-pro là mô hình tạo video + âm thanh chủ lực của OpenAI, được thiết kế để tạo ra các đoạn video ngắn có độ chân thực cao với lời thoại đồng bộ, hiệu ứng âm thanh và khả năng mô phỏng vật lý/thế giới mạnh hơn so với các mô hình video trước đó. Mô hình này được định vị là biến thể “Pro” chất lượng cao hơn, dành cho người dùng trả phí và có sẵn qua API để tạo nội dung theo chương trình. Mô hình nhấn mạnh vào khả năng kiểm soát, tính nhất quán theo thời gian và đồng bộ âm thanh cho các trường hợp sử dụng mang tính điện ảnh và mạng xã hội.

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);