Does Sora 2 Pro generate synchronized audio with video?

是的，Sora 2 Pro 會與影片畫面同時生成同步音訊，包括對白、環境音與音效——不是分開生成，而是作為統一的輸出。

What resolution and duration does Sora 2 Pro support?

Sora 2 Pro 支援最高 1080p 解析度。其針對高品質短片進行最佳化，通常在個位數秒至十餘秒的時長可達到最高保真度。

How does Sora 2 Pro differ from standard Sora 2?

Sora 2 Pro 經過調校以提供更高的視覺保真度，能處理更具挑戰性的鏡頭（複雜運動、遮擋、物理互動），並在單一場景中維持更長的一致性——代價是更長的渲染時間。

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

是的，Sora 2 Pro 支援 input_reference 工作流程，其中 JPEG/PNG/WEBP 圖像可作為構圖錨點，用於引導生成影片的起始畫面或風格。

Does Sora 2 Pro support likeness injection (cameos)?

是的，Sora 2 Pro 可以將使用者捕捉的肖像插入生成的場景。OpenAI 內建同意流程與撤銷機制，以應對隱私與濫用風險。

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

基準測試顯示，Sora 2 Pro 生成一段 20 秒、1080p 的片段平均約需 2.1 分鐘。Pro 以品質優先於速度，因此渲染時間預期會比標準版 Sora 2 更長。

What physics improvements does Sora 2 Pro offer?

Sora 2 Pro 提升物件恆常性與運動保真度——動量、浮力與物理互動更為逼真，並減少早期影片模型常見的「瞬移」偽影。

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

若重視與 OpenAI 生態系整合、肖像注入與複雜物理場景，請選擇 Sora 2 Pro。Veo 3 可能提供更快的生成速度與不同的定價——請依您的延遲與預算需求評估。

Kimi K3 is now live on CometAPI →

Sora 2 Pro

每秒:$0.24

發布時間:May 31, 2026

Sora 2 Pro 是我們最先進且最強大的媒體生成模型，能生成帶有同步音訊的影片。它可以從自然語言或圖像創建細節豐富、動態的影片片段。

新

商業用途

Sora 2 Pro 的 Playground

探索 Sora 2 Pro 的 Playground — 一個互動式環境，可測試模型並即時執行查詢。嘗試提示、調整參數，並立即迭代以加速開發並驗證使用案例。

主要功能

多模態生成（影片 + 音訊） —— Sora-2-Pro 同步生成影片畫面與音訊（對白、環境音、SFX），而非分別產生影片與音訊。
更高保真度 / 「Pro」等級 —— 為更高視覺保真度、更艱難鏡頭（複雜運動、遮擋與物理互動）以及更長的單場景一致性而調校，較 Sora-2（非 Pro）更佳。其渲染時間可能比標準 Sora-2 模型更長。
輸入多樣性 —— 支援純文字提示，也可接收影像輸入幀或參考圖片以引導構圖（input_reference 工作流程）。
客串 / 肖像注入 —— 在應用內的同意流程下，可將使用者的拍攝肖像插入生成場景。
物理可信度： 改進物體持續性與運動真實度（例如動量、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層級指示，使創作者可指定攝影機、燈光與多鏡頭序列。

技術細節與整合面

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、圖像參考，以及用於肖像的短客串影片/音訊錄製。
輸出模態： 編碼影片（含音訊）—— 參數透過 /v1/videos 端點提供（模型選擇使用 model: "sora-2-pro"）。API 介面遵循 OpenAI 的影片端點族，支援建立/擷取/列出/刪除操作。

訓練與架構（公開摘要）： OpenAI 表示 Sora 2 以大規模影片資料進行訓練，並透過後訓練以改進世界模擬；具體細節（模型規模、確切資料集與分詞方式）未逐項公開。預期採用大量運算、專用的影片分詞器/架構，以及多模態對齊組件。

API 端點與工作流程： 採作業制流程：提交 POST 建立請求（model="sora-2-pro"），接收作業 ID 或位置，然後輪詢或等待完成並下載產出檔案。已公開範例中的常見參數包括 prompt、seconds/duration、size/resolution，以及用於圖像引導的 input_reference。

典型參數：

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: 目標片段長度（Pro 在可用時長內提供最高品質）
size / resolution: 社群回報顯示，Pro 在多數情境下可支援最高 1080p。

內容輸入： 可提供影像檔（JPEG/PNG/WEBP）作為起始幀或參考；使用時，影像應匹配目標解析度，作為構圖錨點。

渲染行為： Pro 偏重逐幀連貫與逼真物理，通常意味著相較非 Pro 變體，每段影片所需計算時間更長、成本更高。

基準表現

質化優勢： 相較先前影片模型，OpenAI 改進了寫實度、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（示例評測）： 在一次比較中，Sora-2-Pro 產生 20 秒 1080p 片段的平均時間約為 ~2.1 分鐘；競品（Runway Gen-3 Alpha Turbo）在同一任務上較快（~1.7 分鐘）—— 取捨在於品質 vs 渲染延遲與平台最佳化。

限制（實務與安全）

並非完美的物理/一致性 —— 雖有改進但仍非無瑕；仍可能出現偽影、不自然運動或音訊同步誤差。
時長與計算限制 —— 長片段計算密集；實務流程多限制為短時長（例如個位數到數十秒）以獲得高品質輸出。
隱私/同意風險 —— 肖像注入（“cameos”）伴隨同意與錯誤資訊風險；OpenAI 在應用內提供明確的安全控制與撤回機制，但整合方需負責任地實施。
成本與延遲 —— Pro 品質渲染可能比輕量模型或競品更昂貴且更慢；需考量按秒/每次渲染計費與排隊。
安全內容篩檢 —— 生成有害或受版權保護內容受到限制；模型與平台包含安全層與審核。

典型與建議使用情境

使用情境：

行銷與廣告原型 —— 快速製作電影感概念驗證。
前期視覺化 —— 分鏡、機位調度、鏡頭視覺化。
短社群內容 —— 具對白與音效的風格化短片。
如何存取 Sora 2 Pro API

步驟 1：申請 API Key

登入 cometapi.com。若您尚未成為使用者，請先註冊。登入您的 CometAPI 控制台。取得介面的存取憑證 API key。在個人中心的 API token 中點擊「Add Token」，取得 token 金鑰：sk-xxxxx 並提交。

cometapi-key

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的網站 API 文件取得。我們的網站亦提供 Apifox 測試以便您使用。將 <YOUR_API_KEY> 替換為您帳戶中的實際 CometAPI key。base url is office Create video

將您的問題或需求插入 content 欄位——模型將回應該內容。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。處理完成後，API 將回傳任務狀態與輸出資料。

內部訓練/模擬 —— 產生情境視覺供強化學習或機器人研究使用（需謹慎）。
創意製作 —— 搭配人工後期（拼接短片、調色、替換音訊）使用。

常見問題

Sora 2 Pro 的定價

探索 Sora 2 Pro 的競爭性定價，專為滿足各種預算和使用需求而設計。我們靈活的方案確保您只需為實際使用量付費，讓您能夠隨著需求增長輕鬆擴展。了解 Sora 2 Pro 如何在保持成本可控的同時提升您的專案效果。

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

Sora 2 Pro 的範例程式碼和 API

Sora-2-pro 是 OpenAI 的旗艦級影片+音訊生成模型，旨在創建短且高度擬真的影片片段，具備對白與音效同步，並提供相較於以往影片模型更強的物理與世界模擬能力。它被定位為更高品質的 Pro 版本，提供給付費使用者，並可透過 API 進行程式化生成。該模型強調可控性、時序一致性與音訊同步，適用於電影級與社交類使用情境。

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);