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 khó (chuyển động phức tạp, che khuất, tương tác vật lý) và duy trì tính nhất quán theo cảnh trong thời gian dài hơn—đổi lại là thời gian kết xuất lâu hơn.

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

Các bài kiểm thử benchmark cho thấy Sora 2 Pro trung bình khoảng 2.1 phút cho một đoạn clip 1080p dài 20 giây. Bản Pro ưu tiên chất lượng hơn tốc độ, vì vậy hãy kỳ vọng thời gian kết xuất lâu hơn so với Sora 2 tiêu chuẩn.

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

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

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

Hãy chọn Sora 2 Pro khi cần tích hợp hệ sinh thái OpenAI, chèn diện mạo và các cảnh vật lý phức tạp. Veo 3 có thể cho tốc độ tạo nhanh hơn và mức giá khác—hãy đánh giá dựa trên nhu cầu về độ trễ và ngân sách của bạn.

Sora 2 Pro có hỗ trợ chèn diện mạo (cameos) không?

Có, Sora 2 Pro có thể chèn diện mạo đã được ghi lại của người dùng vào các cảnh được tạo. OpenAI có các quy trình xin phép và cơ chế thu hồi tích hợp sẵn nhằm giải quyết rủi ro về quyền riêng tư và lạm dụng.

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

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

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

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

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

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

OpenAI

Khả dụng

sora-2-pro

Sora 2 Pro API

Sora 2 Pro là mô hình tạo sinh đa phương tiện tiên tiến và mạnh mẽ nhất của chúng tôi, có khả năng tạo video với âm thanh được đồng bộ hóa. Nó có thể tạo các đoạn video chi tiết, sinh động từ ngôn ngữ tự nhiên hoặc hình ảnh.

Giá khởi điểm

$0.24 / giây

Tính phí theo mức sử dụng

Tình trạng API

Khả dụng

Endpoint môi trường thực tế

Thời gian phản hồi

Sẵn sàng bất đồng bộ

Thời gian phản hồi API thực đo

Ngày phát hành

May 31, 2026

OpenAI

Playground

Dùng thử Sora 2 Pro với một yêu cầu thực tế, xem xét các tham số và xác thực đầu ra trước khi tích hợp API.

Tổng quan

Tổng quan thực tế về Sora 2 Pro, bao gồm các hành vi quan trọng và lưu ý khi tích hợp.

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 môi trường, SFX) thay vì tạo video và âm thanh tách rời.
Độ trung thực cao / “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 lâu hơn so với Sora-2 (không Pro). Có thể mất nhiều thời gian render hơn so với mẫu Sora-2 tiêu chuẩn.
Đa dạng đầu vào — hỗ trợ prompt văn bản thuần, và có thể nhận khung ảnh đầu vào hoặc ảnh tham chiếu để dẫn dắt bố cục (quy trình input_reference).
Cameos / chèn diện mạo — có thể chèn diện mạo do người dùng ghi lại vào các cảnh được tạo, kèm quy trình xin phép trong ứng dụng.
Tính hợp lý theo vật lý: cải thiện tính tồn tại của đối tượng và độ trung thực chuyển động (ví dụ: động lượng, lực nổi), giảm các hiện tượng “dịch chuyển tức thời” phi thực tế thường thấy ở các hệ thống trước đó.
Khả năng kiểm soát: hỗ trợ prompt có cấu trúc và chỉ dẫn ở cấp độ cảnh quay để người sáng tạo có thể chỉ định camera, ánh sáng và chuỗi nhiều cảnh.

Chi tiết kỹ thuật & bề mặt tích hợp

Họ mô hình: Sora 2 (cơ bản) và Sora 2 Pro (biến thể chất lượng cao).
Phương thức đầu vào: prompt văn bản, ảnh tham chiếu, và video/âm thanh cameo ngắn đã ghi để lấy diện mạo.
Phương thức đầu ra: video đã mã hóa (kèm âm thanh) — các 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 videos 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 nhằm cải thiện mô phỏng thế giới; thông số cụ thể (kích thước mô hình, bộ dữ liệu chính xác và mã hóa) không được liệt kê công khai chi tiết. Có thể kỳ vọng nhu cầu tính toán lớn, bộ mã hóa video/kiến trúc chuyên biệt và các thành phần căn chỉnh đa phương thức.

Các endpoint API & quy trình làm việc: mô tả quy trình dựa trên tác vụ (job): gửi yêu cầu POST tạo mới (model="sora-2-pro"), nhận id tác vụ hoặc vị trí, sau đó thăm dò hoặc chờ hoàn tất và tải về tệp kết quả. Các tham số phổ biến trong ví dụ đã công bố gồm prompt, seconds/duration, size/resolution, và input_reference cho khởi tạo được dẫn dắt bằng ảnh.

Các tham số điển hình:

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

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

Hành vi render: Pro được tinh chỉnh để ưu tiên tính mạch lạc giữa các khung và vật lý chân thực; điều này thường dẫn đến thời gian tính toán dài hơn và chi phí cao hơn mỗi clip so với biến thể không Pro.

Hiệu năng benchmark

Thế mạnh định tính: OpenAI đã cải thiện tính chân thực, độ nhất quán vật lý và âm thanh đồng bộ** so với các mô hình video trước đó. Các kết quả VBench khác cho thấy Sora-2 và các dẫn xuất ở vị trí dẫn đầu hoặc gần dẫn đầu trong các hệ thống đóng hiện nay 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 đối thủ (Runway Gen-3 Alpha Turbo) nhanh hơn (~1.7 phút) ở cùng tác vụ — đánh đổi là giữa chất lượng với độ trễ render và mức tối ưu nền tảng.

Hạn chế (thực tiễn & an toàn)

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

Mẫu thử marketing & quảng cáo — tạo nhanh các bản proof-of-concept điện ảnh.
Tiền trực quan (previsualization) — bảng phân cảnh, bố trí camera, trực quan hóa cảnh quay.
Nội dung mạng xã hội ngắn — clip phong cách với hội thoại và SFX đồng bộ.
Cách truy cập Sora 2 Pro API

Bước 1: Đăng ký khóa API

Đăng nhập vào cometapi.com. Nếu bạn chưa là người dùng của chúng tôi, vui lòng đăng ký trước. Đăng nhập vào CometAPI console. Lấy khóa API thông tin xác thực truy cập của giao diện. Nhấp “Add Token” tại 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 body của yêu cầu. Phương thức và body của yêu cầu được lấy từ tài liệu API trên trang web của chúng tôi. Trang web cũng cung cấp bài kiểm thử Apifox để bạn tiện dùng. Thay thế <YOUR_API_KEY> bằng khóa CometAPI thực tế từ tài khoản của bạn. base url là Create 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 lấy câu trả lời được tạo. Sau khi xử lý, API phản hồi trạng thái tác vụ và dữ liệu đầu ra.

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

Câu Hỏi Thường Gặp

Giá cả

Sử dụng ước tính nhanh ở trên cho một lần chạy, sau đó xem so sánh đầy đủ giữa CometAPI và giá chính thức.

Kiểm tra 5 giây

$1.20

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Kiểm tra 10 giây

$2.40

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Kiểm tra 15 giây

$3.60

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

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

API

Sao chép một endpoint và ví dụ mã hoạt động, sau đó mở tài liệu tham khảo API đầy đủ khi bạn cần mọi tham số.

Một API, quyền truy cập mô hình sẵn sàng cho môi trường thực tế

Xác thực một lần, gọi endpoint mô hình và duy trì cùng một quy trình thanh toán và giám sát trên các nhà cung cấp.

POST/v1/videos

Mã mẫu và API cho Sora 2 Pro

Sora-2-pro là mô hình tạo sinh video+âm thanh chủ lực của OpenAI, được thiết kế để tạo các clip 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 đây. Mô hình này được định vị là biến thể “Pro” chất lượng cao hơn, dành cho người dùng trả phí và khả dụng qua API để tạo sinh theo lập trình. Mô hình nhấn mạnh khả năng kiểm soát, tính nhất quán theo thời gian và đồng bộ âm thanh cho các kịch bản điện ảnh và mạng xã hội.

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);

Khả năng

Xem các thông tin quan trọng của mô hình trước khi chọn kiến trúc hoặc ước tính tải cho môi trường thực tế.

Khả năng được hỗ trợ

Các tính năng được API mô hình hiện tại trả về.

text-to-video

image-to-video

Đầu vào và đầu ra

Đầu vào

text

Đầu ra

video

Hồ sơ môi trường thực tế

Nhà cung cấp: OpenAI
Bối cảnh: Tùy theo mô hình
Sử dụng thương mại: Được hỗ trợ

Trường hợp sử dụng

Sử dụng Sora 2 Pro cho các quy trình môi trường thực tế phù hợp với khả năng video của nó, sau đó so sánh các lựa chọn khác trước khi cam kết tích hợp lâu dài.

Ý tưởng chuyển văn bản thành video và nội dung mạng xã hội

Demo sản phẩm và storyboard mang tính điện ảnh

Chuyển động từ ảnh sang video và lặp lại sáng tạo

Mô hình khác

So sánh các mô hình khác có sẵn qua CometAPI theo chất lượng, độ trễ, khả năng và giá cả.

Mở so sánh mô hình →

Aliyun

Wan3.0

Từ xác minh nhanh đến đầu ra mang chất điện ảnh, phí được tính dựa trên thời lượng video được tạo, lựa chọn độ phân giải phù hợp, và biến mỗi lượt tạo thành một quy tắc hoạt động về đầu tư sáng tạo có kế hoạch

Xem mô hình

MiniMax

MiniMax H3

minimax-h3 là một mô hình tạo video mới, được thiết kế cho sản xuất sáng tạo chất lượng cao. Mô hình cung cấp khả năng hiểu prompt được cải thiện, độ nhất quán hình ảnh cao hơn, chuyển động mượt mà hơn và khả năng kiểm soát bằng ảnh tham chiếu linh hoạt hơn, phục vụ các quy trình tạo video mang tính điện ảnh.

Xem mô hình

Bytedance

Seedance 2.5

seedance-2-5 là mô hình tạo sinh kết hợp âm thanh–video thế hệ mới, được thiết kế để kể chuyện trong 30 giây, với khả năng kiểm soát tham chiếu chính xác và khả năng chỉnh sửa mạnh mẽ.

Xem mô hình

Flux

Flux 3

FLUX 3 - Mô hình thế giới thực: Hướng tới các mô hình dòng đa phương thức như xương sống của trí thông minh thị giác.

Xem mô hình

Bytedance

Seedance 2-0

Seedance 2.0 là mô hình nền tảng video đa phương thức thế hệ mới của ByteDance, tập trung vào khả năng tạo video kể chuyện đa cảnh mang phong cách điện ảnh. Khác với các bản demo chuyển văn bản thành video chỉ một cảnh, Seedance 2.0 nhấn mạnh điều khiển dựa trên tham chiếu (hình ảnh, clip ngắn, âm thanh), đảm bảo tính nhất quán mạch lạc về nhân vật và phong cách xuyên suốt các cảnh quay, cùng khả năng đồng bộ âm thanh–hình ảnh ở mức gốc — nhằm khiến video AI trở nên hữu ích cho các quy trình sáng tạo chuyên nghiệp và tiền trực quan hóa.

Xem mô hình

Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1 là một mô hình tạo video đa phương thức, được thiết kế cho sáng tạo nội dung chuyên nghiệp, quảng cáo, phim ngắn, sản xuất nội dung cho mạng xã hội và kể chuyện. Nó mở rộng các khả năng của HappyHorse 1.0 — vốn đã thu hút sự chú ý đáng kể sau khi xếp hạng cao trong các đánh giá độc lập về tạo video — với tính nhất quán giữa các cảnh mạnh hơn và độ trung thực hình ảnh được cải thiện.

Xem mô hình

Uptime

Xem dữ liệu heartbeat trực tiếp, tính khả dụng của endpoint và thời gian phản hồi thực đo trước khi triển khai thực tế.

Tiếp tục khám phá

So sánh các mô hình và tiếp tục nghiên cứu của bạn

OpenAI

Khả dụng

sora-2-pro

Sora 2 Pro API

Giá khởi điểm

$0.24 / giây

Tính phí theo mức sử dụng

Tình trạng API

Khả dụng

Endpoint môi trường thực tế

Thời gian phản hồi

Sẵn sàng bất đồng bộ

Thời gian phản hồi API thực đo

Ngày phát hành

May 31, 2026

OpenAI

Playground

Dùng thử Sora 2 Pro với một yêu cầu thực tế, xem xét các tham số và xác thực đầu ra trước khi tích hợp API.

Tổng quan

Tổng quan thực tế về Sora 2 Pro, bao gồm các hành vi quan trọng và lưu ý khi tích hợp.

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 môi trường, SFX) thay vì tạo video và âm thanh tách rời.
Độ trung thực cao / “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 lâu hơn so với Sora-2 (không Pro). Có thể mất nhiều thời gian render hơn so với mẫu Sora-2 tiêu chuẩn.
Đa dạng đầu vào — hỗ trợ prompt văn bản thuần, và có thể nhận khung ảnh đầu vào hoặc ảnh tham chiếu để dẫn dắt bố cục (quy trình input_reference).
Cameos / chèn diện mạo — có thể chèn diện mạo do người dùng ghi lại vào các cảnh được tạo, kèm quy trình xin phép trong ứng dụng.
Tính hợp lý theo vật lý: cải thiện tính tồn tại của đối tượng và độ trung thực chuyển động (ví dụ: động lượng, lực nổi), giảm các hiện tượng “dịch chuyển tức thời” phi thực tế thường thấy ở các hệ thống trước đó.
Khả năng kiểm soát: hỗ trợ prompt có cấu trúc và chỉ dẫn ở cấp độ cảnh quay để người sáng tạo có thể chỉ định camera, ánh sáng và chuỗi nhiều cảnh.

Chi tiết kỹ thuật & bề mặt tích hợp

Các tham số điển hình:

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

Hiệu năng benchmark

Hạn chế (thực tiễn & an toàn)

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

Mẫu thử marketing & quảng cáo — tạo nhanh các bản proof-of-concept điện ảnh.
Tiền trực quan (previsualization) — bảng phân cảnh, bố trí camera, trực quan hóa cảnh quay.
Nội dung mạng xã hội ngắn — clip phong cách với hội thoại và SFX đồng bộ.
Cách truy cập Sora 2 Pro API

Bước 1: Đăng ký khóa API

cometapi-key

Bước 2: Gửi yêu cầu tới Sora 2 Pro API

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 lấy câu trả lời được tạo. Sau khi xử lý, API phản hồi trạng thái tác vụ và dữ liệu đầu ra.

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

Câu Hỏi Thường Gặp

Giá cả

Sử dụng ước tính nhanh ở trên cho một lần chạy, sau đó xem so sánh đầy đủ giữa CometAPI và giá chính thức.

Kiểm tra 5 giây

$1.20

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Kiểm tra 10 giây

$2.40

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Kiểm tra 15 giây

$3.60

Chi phí sử dụng CometAPI ước tính

Giá cả cho Sora 2 Pro

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

Sao chép một endpoint và ví dụ mã hoạt động, sau đó mở tài liệu tham khảo API đầy đủ khi bạn cần mọi tham số.

Một API, quyền truy cập mô hình sẵn sàng cho môi trường thực tế

Xác thực một lần, gọi endpoint mô hình và duy trì cùng một quy trình thanh toán và giám sát trên các nhà cung cấp.

POST/v1/videos

Mã mẫu và API cho Sora 2 Pro

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);