关键特性
- 多模态生成（视频 + 音频） — Sora-2-Pro 与视频帧同步生成音频（对白、环境音、音效），而非分别生成视频与音频。
- 更高保真度 / “Pro” 等级 — 针对更高的视觉保真度、更困难的镜头（复杂运动、遮挡与物理交互）以及比 Sora-2（非 Pro）更长的单场景一致性进行调校。渲染时间可能比标准版 Sora-2 更长。
- 输入多样性 — 支持纯文本提示，也可接收图像输入帧或参考图像来引导构图（input_reference 工作流）。
- 客串/肖像注入 — 在应用中的同意流程下，可将用户采集的肖像插入生成场景。
- 物理可信度： 提升物体持久性与运动逼真度（如动量、浮力），减少早期系统常见的不真实“瞬移”伪影。
- 可控性： 支持结构化提示与镜头级指令，创作者可指定机位、光照与多镜头序列。
技术细节与集成接口
模型家族： Sora 2（基础版）与 Sora 2 Pro（高质量变体）。
输入模态： 文本提示、图像参考，以及用于肖像的短录制客串视频/音频。
输出模态： 编码视频（含音频）— 通过 /v1/videos 端点暴露参数（通过 model: "sora-2-pro" 选择模型）。API 接口遵循 OpenAI 的 videos 端点族，支持创建/获取/列出/删除操作。
训练与架构（公开摘要）： OpenAI 表示 Sora 2 基于大规模视频数据训练，并通过后训练提升对世界的模拟能力；具体细节（模型规模、确切数据集与分词方式）未逐条公开。可预期其采用高强度算力、专用视频分词器/架构及多模态对齐组件。
API 端点与流程： 采用基于任务的流程：提交 POST 创建请求（model="sora-2-pro"），收到任务 id 或位置，随后轮询或等待完成并下载生成文件。公开示例中的常见参数包括 prompt、seconds/duration、size/resolution，以及用于图像引导起始的 input_reference。
常用参数：
model:"sora-2-pro"prompt: 自然语言的场景描述，可选加入对白提示seconds/duration: 目标片段时长（Pro 在可用时长范围内提供最高质量）size/resolution: 社区报告显示，在许多用例中 Pro 可支持最高 1080p。
内容输入： 图像文件（JPEG/PNG/WEBP）可作为帧或参考提供；使用时应与目标分辨率匹配，并充当构图锚点。
渲染行为： Pro 优先保证帧间一致性与物理逼真度；这通常意味着相较非 Pro 变体，每段视频需要更长计算时间与更高成本。
基准表现
定性优势： 相较以往视频模型，OpenAI 提升了真实感、物理一致性与同步音频**。其他 VBench 结果显示，Sora-2 及其衍生模型在当代闭源与时间一致性维度位居前列或接近顶尖。
独立计时/吞吐（示例基准）：在一次对比中，Sora-2-Pro 生成 20 秒 1080p 片段的平均时间为 ~2.1 分钟，而竞品（Runway Gen-3 Alpha Turbo）在相同任务下更快（~1.7 分钟）— 体现了质量与渲染时延及平台优化之间的权衡。
局限（实践与安全）
- 物理/一致性并非完美 — 虽有改进但并非无懈可击；仍可能出现伪影、不自然运动或音频同步错误。
- 时长与算力限制 — 长片段计算密集；许多实际流程会将片段限制在较短时长（如高质量输出通常为个位数到十几秒）。
- 隐私/同意风险 — 肖像注入（“客串”）带来授权与误导/虚假信息风险；OpenAI 在应用中提供明确的安全控制与撤回机制，但仍需负责任的集成。
- 成本与延迟 — Pro 级渲染可能比轻量模型或竞品更贵、更慢；需要考虑按秒/次计费与排队。
- 安全内容过滤 — 对有害或受版权保护内容的生成有限制；模型与平台内置安全层与审核。
典型与推荐用例
用例：
- 营销与广告原型 — 快速创建电影感的概念验证。
- 预演/预可视化 — 分镜、机位走位、镜头可视化。
- 短社媒内容 — 带同步对白与音效的风格化短片。
- 如何访问 Sora 2 Pro API
步骤 1：注册获取 API Key
登录 cometapi.com。若尚未成为用户，请先注册。登录 CometAPI console。获取接口的访问凭证 API key。在个人中心的 API token 处点击 “Add Token”，获取令牌 key：sk-xxxxx 并提交。
步骤 2：向 Sora 2 Pro API 发送请求
选择 “sora-2-pro” 端点发送 API 请求并设置请求体。请求方法与请求体可从我们网站的 API 文档获取。我们的网站还提供 Apifox 测试以便使用。将 <YOUR_API_KEY> 替换为你账户中的实际 CometAPI key。base url 为官方 Create video
将你的问题或请求插入 content 字段——模型将对此做出响应。处理 API 响应以获取生成结果。
步骤 3：获取并验证结果
处理 API 响应以获取生成结果。处理完成后，API 会返回任务状态和输出数据。
- 内部训练/仿真 — 为强化学习或机器人研究生成场景视觉（需谨慎）。
- 创意制作 — 结合人工后期（拼接短片、调色、替换音频）使用。