主要功能
- 多模態生成（視訊 + 音訊） — Sora-2-Pro 會同時產生視訊畫面與同步音訊（對白、環境音、音效），而非分別生成視訊與音訊。
- 更高保真度 / “Pro” 等級 — 調校為更高的視覺保真度、更具挑戰的鏡頭（複雜運動、遮擋與物理互動），以及比 Sora-2（非 Pro）更長的單場景一致性。渲染時間可能比標準的 Sora-2 更長。
- 輸入多樣性 — 支援純文字提示，並可接受影像輸入影格或參考圖片以引導構圖（input_reference workflows）。
- 客串 / 肖像注入 — 在 App 的同意流程下，可將使用者拍攝的肖像插入生成場景。
- 物理合理性： 提升物體恆存與運動保真度（如動量、浮力），減少早期系統常見的不自然「瞬移」假象。
- 可控性： 支援結構化提示與鏡頭級指令，讓創作者可指定攝影機、燈光與多鏡次序列。
技術細節與整合介面
模型家族： Sora 2（基礎版）與 Sora 2 Pro（高品質變體）。
輸入模態： 文字提示、影像參考，以及用於肖像的短錄製客串影片/音訊。
輸出模態： 編碼視訊（含音訊）— 透過 /v1/videos 端點提供參數（以 model: "sora-2-pro" 選擇模型）。API 介面 遵循 OpenAI 視訊端點家族，支援建立/查詢/列出/刪除等操作。
訓練與架構（公開摘要）： OpenAI 稱 Sora 2 以大規模視訊資料訓練，並經後期訓練以強化世界模擬；細節（模型規模、精確資料集與分詞方式）未逐條公開。可預期大量運算、專用視訊分詞/架構與多模態對齊元件。
API 端點與流程： 採工作（job）式流程：提交 POST 建立請求（model="sora-2-pro"），取得工作 ID 或位置，之後輪詢或等待完成並下載輸出檔案。已公開範例中的常見參數包括 prompt、seconds/duration、size/resolution，以及用於影像引導起始的 input_reference。
常見參數：
model:"sora-2-pro"prompt: 自然語言的場景描述，可選擇加入對白提示seconds/duration: 目標片段時長（Pro 在可用時長範圍內支援最高品質）size/resolution: 社群回報顯示 Pro 在多數情境可支援最高至 1080p
內容輸入： 影像檔（JPEG/PNG/WEBP）可作為影格或參考；使用時建議影像與目標解析度匹配，並作為構圖錨點。
渲染行為： Pro 著重逐幀連貫與寫實物理；通常意味著較非 Pro 版本更長的計算時間與更高的單片段成本。
基準表現
質性優勢： 與先前的視訊模型相比，OpenAI 提升了寫實度、物理一致性與同步音訊**。其他 VBench 結果顯示，Sora-2 及其衍生模型在當代封閉來源與時間一致性方面位居前列或接近頂尖。
獨立計時/吞吐（示例測試）：在一項比較中，Sora-2-Pro 產生 20 秒、1080p 片段平均約需 ~2.1 分鐘，而競品（Runway Gen-3 Alpha Turbo）在相同任務更快（~1.7 分鐘）— 取捨在於品質 vs 渲染延遲與平台最佳化。
侷限（實務與安全）
- 並非完美的物理/一致性 — 雖有改進但非毫無瑕疵；仍可能出現偽影、不自然動作或音訊同步錯誤。
- 時長與運算限制 — 長片段計算量大；實務流程多限制為短時長（例如高品質輸出約數秒至十餘秒）。
- 隱私/同意風險 — 肖像注入（「客串」）涉及同意與錯誤/虛假資訊風險；OpenAI 在 App 中提供明確的安全控制與撤回機制，但仍需負責任的整合實作。
- 成本與延遲 — Pro 級渲染可能較輕量模型或競品更昂貴且更慢；需考量按秒/按次計費與排隊等待。
- 安全內容過濾 — 生成有害或受版權保護內容受限；模型與平台包含安全層與審核機制。
典型與建議使用情境
使用情境：
- 行銷與廣告原型 — 快速建立電影感概念驗證。
- 前期視覺化 — 分鏡、走位、鏡頭視覺化。
- 短社群內容 — 具風格化的片段，含同步對白與音效。
- 如何存取 Sora 2 Pro API
步驟 1：註冊並取得 API 金鑰
登入 cometapi.com。若您尚未成為使用者，請先註冊。登入您的 CometAPI 主控台。取得此介面的存取憑證 API 金鑰。在個人中心的 API token 處點選「Add Token」，取得 token 金鑰：sk-xxxxx 並提交。
步驟 2：向 Sora 2 Pro API 發送請求
選擇 “sora-2-pro” 端點發送 API 請求並設定請求本文。請求方法與請求本文可於我們網站的 API 文件取得。我們的網站亦提供 Apifox 測試以利使用。將 <YOUR_API_KEY> 替換為您帳戶中的實際 CometAPI 金鑰。基本 URL 為官方的 建立影片
將您的問題或請求填入 content 欄位—模型將回應此內容。處理 API 回應以取得生成結果。
步驟 3：擷取並驗證結果
處理 API 回應以取得生成結果。處理後，API 會回傳任務狀態與輸出資料。
- 內部訓練/模擬 — 為強化學習或機器人研究生成情境視覺（需審慎使用）。
- 創意製作 — 搭配人工後製（拼接短片段、調色、替換音訊）時使用。