Does Sora 2 Pro generate synchronized audio with video?

Có, Sora 2 Pro tạo khung hình video cùng với âm thanh được đồng bộ, 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.

What resolution and duration does Sora 2 Pro support?

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

How does Sora 2 Pro differ from standard Sora 2?

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

Can Sora 2 Pro use reference images to guide video generation?

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

Does Sora 2 Pro support likeness injection (cameos)?

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

How long does Sora 2 Pro take to render a video?

Các thử nghiệm benchmark cho thấy Sora 2 Pro mất 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 thời gian kết xuất sẽ dài hơn so với Sora 2 tiêu chuẩn.

What physics improvements does Sora 2 Pro offer?

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

When should I choose Sora 2 Pro over Google Veo 3?

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

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

Playground cho Sora 2 Pro

Khám phá Playground của Sora 2 Pro — môi trường tương tác để kiểm tra mô hình và chạy truy vấn theo thời gian thực. Thử prompts, điều chỉnh tham số và lặp lại ngay lập tức để tăng tốc phát triển và xác thực các trường hợp sử dụng.

Tính năng chính

Tạo sinh đa phương thức (video + âm thanh) — Sora-2-Pro tạo khung hình video đồng thời với âm thanh được đồng bộ (hội thoại, âm thanh môi trường, SFX) thay vì tạo video và âm thanh riêng biệt.
Độ trung thực cao / bậc “Pro” — được tinh chỉnh cho độ trung thực hình ảnh cao hơn, các cú máy khó (chuyển động phức tạp, che khuất và tương tác vật lý), và tính nhất quán theo cảnh lâu hơn so với Sora-2 (không Pro). Thời gian render có thể lâu hơn so với mẫu Sora-2 tiêu chuẩn.
Đa dạng đầu vào — hỗ trợ prompt văn bản thuần và có thể nhận khung hình đầu vào hoặc ảnh tham chiếu để định hướng bố cục (luồng công việc input_reference).
Cameo / chèn diện mạo — có thể chèn diện mạo đã ghi lại của người dùng vào các cảnh được tạo với các quy trình đồng ý trong ứng dụng.
Tính hợp lý theo vật lý: cải thiện tính thường trực của đối tượng và độ trung thực chuyển động (ví dụ: động lượng, lực nổi), giảm các hiện tượng “teleporting” phi thực thường gặp ở các hệ thống trước đây.
Khả năng kiểm soát: hỗ trợ prompt có cấu trúc và chỉ dẫn ở cấp độ cú máy để người sáng tạo có thể chỉ định máy quay, ánh sáng và chuỗi nhiều cú máy.

Chi tiết kỹ thuật & giao diện 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 cameo video/âm thanh ngắn cho diện mạo.
Phương thức đầu ra: video được mã hóa (kèm âm thanh) — các tham số được cung cấp qua endpoint /v1/videos (chọn mô hình bằng model: "sora-2-pro"). Bề mặt API tuân theo nhóm 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 nhằm cải thiện mô phỏng thế giới; các chi tiết cụ thể (kích thước mô hình, tập dữ liệu chính xác và cơ chế token hóa) không được liệt kê công khai theo từng dòng. Có thể kỳ vọng khối lượng tính toán lớn, bộ tokenizer/kiến trúc video chuyên biệt và các thành phần căn chỉnh đa phương thức.

Endpoint API & quy trình làm việc: minh họa quy trình dựa trên tác vụ: gửi yêu cầu POST tạo (model="sora-2-pro"), nhận ID tác vụ hoặc location, sau đó thăm dò hoặc chờ hoàn tất và tải xuống tệp kết quả. Các tham số phổ biến trong ví dụ đã công bố gồm prompt, seconds/duration, size/resolution, và input_reference để khởi tạo có hướng dẫn bằng ảnh.

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 khoảng thời lượng sẵn có)
size / resolution: theo báo cáo từ cộng đồng, Pro hỗ trợ tối đa 1080p trong nhiều trường hợp sử dụng.

Đầu vào nội dung: tệp ảnh (JPEG/PNG/WEBP) có thể được cung cấp như một khung hình hoặc ảnh tham chiếu; khi sử dụng, ảnh nên khớp với 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 hình và vật lý chân thực; điều này thường kéo theo thời gian tính toán dài hơn và chi phí cao hơn trên 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 đồng bộ âm thanh so với các mô hình video trước đó. Các kết quả VBench khác cho thấy Sora-2 và các biến thể của nó ở mức dẫn đầu hoặc gần đầu trong số các hệ thống đóng nguồn đương đại và về tính nhất quán theo thời gian.

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

Hạn chế (thực tiễn & an toàn)

Không hoàn hảo về vật lý/nhất quán — đã cải thiện nhưng chưa tuyệt đối; vẫn có thể xuất hiện tạo tác, chuyển động không tự nhiên hoặc lỗi đồng bộ âm thanh.
Hạn chế về thời lượng & tính toán — clip dài đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn; nhiều quy trình thực tế giới hạn clip ở thời lượng ngắn (ví dụ: từ đơn vị giây một chữ số đến hàng chục giây ngắn cho đầu ra chất lượng cao).
Rủi ro quyền riêng tư/đồng ý — tính năng chèn diện mạo (“cameos”) tiềm ẩn rủi ro về đồng ý và sai lệch/thông tin sai; OpenAI có các lớp an toàn rõ ràng 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 hơn và chậm hơn so với các mô hình nhẹ hơn hoặc đối thủ; cần tính đến tính phí theo giây/mỗi lần render 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 bao gồm các 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 bản minh chứng ý tưởng mang phong cách điện ảnh.
Tiền hình dung (previsualization) — bảng phân cảnh, dàn cảnh máy quay, trực quan hóa cú máy.
Nội dung ngắn cho mạng xã hội — clip phong cách hóa với hội thoại và SFX được đồng bộ.
Cách truy cập API Sora 2 Pro

Bước 1: Đăng ký khóa API

Đăng nhập vào cometapi.com. Nếu bạn chưa phải là người dùng của chúng tôi, 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 API Sora 2 Pro

Chọn endpoint “sora-2-pro” để gửi yêu cầu API và thiết lập phần thân yêu cầu. Phương thức yêu cầu và phần thân yêu cầu được lấy từ tài liệu API trên website của chúng tôi. Website cũng cung cấp kiểm thử Apifox để bạn tiện sử dụng. Thay thế <YOUR_API_KEY> bằng khóa CometAPI thực tế trong tài khoản của bạn. base url is office 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 ra.

Bước 3: Truy xuất và xác minh kết quả

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

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

Câu Hỏi Thường Gặp

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 sinh 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 được 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. Sản phẩm được định vị là biến thể “Pro” chất lượng cao hơn, dành cho người dùng trả phí và cung cấp 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 hóa âm thanh cho các trường hợp sử dụng trong 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);