由 OpenAI 開發的 Sora 2 代表了生成式媒體的一次重大躍進，正在改變開發者、企業與創意專業人士打造以影片為核心的應用程式的方式。自 2025 年末發布以來，其 API 生態系統——包括透過 CometAPI 等第三方供應商的存取——已顯著成熟，推出了以可擴展性、真實感與生產級可靠性為目標的新能力。
五大核心更新概覽
最新的 Sora 2 API 更新引入了五項重大改進：
| Feature | Description | Impact |
|---|---|---|
| 角色一致性 | 跨場景持續保持角色身分 | 解決連貫性問題 |
| 20 秒影片長度 | 從 12 秒提升 | 支援敘事表達 |
| 批次生成 | 非同步影片任務 | 可擴展的生產流程 |
| 影片延展 | 使用完整上下文延長片段 | 更佳的剪輯工作流程 |
| 多格式輸出 | 1080p + 直式／橫式 | 跨平台發布 |
這些更新共同解決了 AI 影片中的三個核心瓶頸：
- 連貫性
- 長度
- 可擴展性
什麼是 Sora 2 與 Pro
Sora 2 是 OpenAI 推出的新一代 AI 影片生成模型。它可以根據文字、圖片等輸入，自動生成包含影像與音訊的高品質影片，適用於應用開發與大規模內容生產。Sora 2 Pro 則是在此基礎上的高階版本，提供更高解析度、更強的畫面真實感、更長的影片時長以及更精細的控制能力。不過，它也具有更高的運算成本與價格，主要面向專業影視製作、廣告創意等對品質要求極高的場景。
2026 年 3 月的更新標誌著一個關鍵里程碑：AI 生成影片首次不僅在視覺上令人印象深刻，而且在企業工作流程中也具備可操作的可擴展性。
1. 角色一致性（Character Persistence）
最重要的突破之一是角色一致性，也稱為「role consistency」。
對許多團隊而言，最大的實際改進是能夠在多次生成之間重複使用角色資產。你可以上傳可重複使用的非人類主體，並在多支影片中引用它，以保持核心外觀、風格與畫面存在感的一致性。動物、吉祥物與物件都是強而有力的使用案例，而且單支影片最多可包含兩個角色。
這之所以重要，是因為「角色一致性」長期以來一直是 AI 影片製作中最困難的問題之一。一個行銷活動通常需要相同的吉祥物、產品道具或視覺符號在多個鏡頭中出現，而不會逐漸偏移。OpenAI 的這次更新減少了在每個提示中反覆重述相同身分約束的需求，也讓模型在分集式敘事、品牌資產與模板化創意製作中更具實用性。這是根據新的角色參考工作流程以及 OpenAI 對跨生成更強視覺一致性的描述所作出的推論。
不過，這裡有一項重要限制：描繪人類肖像的角色上傳預設會被封鎖，無法生成真實人物，而包含人臉的輸入圖片目前也會被拒絕。換言之，這項一致性工具雖然強大，但它並不是通用的「讓任何人每次看起來都完全一樣」功能。它是針對非人類主體與符合政策的內容所最佳化。
先前，AI 影片模型常受到視覺漂移影響，角色會在鏡頭之間不可預測地改變。新系統則能確保跨場景的連續性。
效能洞察：
- 僅靠提示的一致性：約 ~70% 準確率
- 原生系統（Sora 2）：95%+ 一致性
為何重要：
- 對敘事至關重要
- 對品牌與行銷極為關鍵
- 支援分集內容製作
角色建立使用一段 2–4 秒 的 MP4 片段，解析度為 720p–1080p，比例為 16:9 或 9:16。文件也指出，當角色來源影片的長寬比與要求輸出的比例一致時效果最佳，且單支影片最多可包含 兩個角色
2）20 秒長度上限是真正的工作流程變革
Sora 2 的最長時長從 12 秒提升至 20 秒。這多出了 8 秒，也就是比先前多出 66.7% 的播放時間。就影片製作而言，這足以容納更長的揭示段落、額外的動作節拍，或更完整的產品展示，而無需立即將多次生成的片段拼接在一起。
使用案例：
- 社群媒體廣告（15–20 秒最理想）
- 短篇敘事片段
- 產品示範
技術背景：
更長的影片需要：
- 更佳的時間一致性
- 更強的記憶處理能力
- 更先進的擴散 + transformer 協同
3）多格式輸出與解析度
最新的 Sora API 顯然是為現代分發渠道而打造。OpenAI 文件指出，當你需要以 1920×1080 或 1080×1920 匯出 1080p 影片時，應使用 sora-2-pro，而角色指南則表示來源片段在 16:9 或 9:16 時效果最佳。這讓 API 能夠自然適配 YouTube、落地頁、簡報、TikTok、Reels、Shorts 與直式廣告版位。
為何重要：
- 直式影片主導了 TikTok／Reels 等平台
- 無需再進行後製處理
📈 品質升級：
- 專業級 1080p 輸出
- 適合商業用途
4）影片延展讓更長篇的敘事更流暢
此次更新也加入了影片延展功能，OpenAI 將其描述為延續已完成片段並建立新的拼接結果的方法。延展工作流程使用的是完整來源片段作為上下文，而不只是最後一幀，這對於保留動作、鏡頭方向與場景連續性尤其重要。
這與單純基於畫格的延續方式相比，是一個細微但重要的差異。如果模型能看到整段來源片段，它就能更好地在不同片段之間維持節奏與運動。這應該會讓你更容易建立出感覺像是同一個連續鏡頭設計而成的場景，而不是鬆散拼接的輸出。這是根據 OpenAI 對延展使用完整初始片段作為上下文、並旨在保留運動與連續性的說明所作出的推論。
OpenAI 也表示，每次延展最多可增加 20 秒，單支影片最多可延展六次，總長度最高可達 120 秒。不過，目前延展僅接受來源影片與提示詞，且不支援角色或圖片參考。這建立了一條清楚的界線：延展用於連續性，而角色參考則用於可重複使用的身分設定。
主要優勢：
- 維持場景連續性
- 自然延伸敘事
- 避免突兀轉場
與先前模型的差異：
- 舊模型：僅使用最後一幀
- Sora 2：使用整段片段上下文
5）批次生成是最大的擴展性升級
Batch API 支援是這次更新中最可能影響製作團隊的一項。OpenAI 表示，Batch API 可用於提交大型離線渲染佇列，其文件指出，它適合鏡頭清單、排程渲染佇列、審核流程與工作室工作流程。在影片專用的 Batch 指南中，OpenAI 表示 Batch 目前僅支援 POST /v1/videos，請求必須使用 JSON 而非 multipart，資產應事先上傳，而 input_reference 應在 JSON 請求主體中提供。
這裡也存在實際的成本誘因。OpenAI 表示，Batch API 可在輸入與輸出上節省 50% 成本，並以非同步方式在 24 小時內執行任務。在定價頁面上，標準 sora-2-pro 1080p 的費率是每秒 $0.70，而同一層級的 Batch 定價則是每秒 $0.35。這意味著，一段 20 秒的 1080p 片段，標準定價約為 $14.00，而透過 Batch 約為 $7.00，尚未計入其他工作流程成本。這個比較是根據 OpenAI 公布的定價所做出的直接計算。
對於需要一次製作大量片段的團隊而言，這可能會改變實驗的經濟模型。團隊不必為每次渲染支付全價，而是可以在夜間排入大量變體佇列，隔天再審查最佳輸出。這正是 Batch 所設計的工作方式，而 OpenAI 自身的速率限制指南也確認，Batch 任務與標準線上請求的計算方式不同。
結論
綜合來看，這五項更新讓 Sora 2 不再像是一個新奇的生成器，而更像是一個正式的生產平台。可重複使用的角色參考提升了一致性。20 秒片段降低了拼接負擔。1080p 匯出讓高階方案更適合交付精緻成品。影片延展改善了連續性。批次生成則帶來了規模化與成本效率。
開發者現在可透過 CometAPI 存取 Sora 2 與 Sora 2 Pro。（CometAPI 是一個大型模型 API 一站式聚合平台，提供如 GPT APIs、Nano Banana APIs 等服務。）在存取之前，請先確認你已登入 CometAPI 並取得 API 金鑰。CometAPI 提供遠低於官方價格的費率，協助你完成整合。