Dreamina Seedance 2.0 vs Sora 2 Pro
Quale scegliere e quando — verdetto curato, non una tabella di benchmark
Entrambi sono modelli text-and-image-to-video a 24 fps con audio nativo e output in .mp4, ma fatturano in unità diverse — dreamina-seedance-2-0-260128 ha un prezzo di $7 per milione di token di output mentre sora-2-pro addebita $0.3 per secondo di video — quindi nessuna conversione singola tra loro è onesta. Scegli dreamina-seedance-2-0-260128, la versione più recente del 2026-01, quando hai bisogno di una risoluzione fino a 4K, clip lunghe fino a 15 s, 6 rapporti d'aspetto, o condizionamento sul primo frame e sul primo/ultimo frame. Scegli sora-2-pro se gli output predefiniti a 720p/1024p, clip di 4-12 s, formati 16:9 o 9:16 e una singola immagine di riferimento coprono le tue esigenze e se il budget calcolato al secondo è più facile da valutare.
Prezzi
| Dreamina Seedance 2.0 | Sora 2 Pro | Δ | |
|---|---|---|---|
| Per secondo di output (con audio) | — | $0.3 | — |
| Per 1M token video | $7 | — | — |
Questi due modelli fatturano in unità diverse, quindi non viene mostrato alcun Δ — convertirli richiederebbe un'assunzione che non abbiamo misurato. Ogni scheda è elencata sopra nella propria unità.
Capacità
| Dreamina Seedance 2.0 | Sora 2 Pro | |
|---|---|---|
| Audio nativo | sì | sì |
Specifiche
| Dreamina Seedance 2.0 | Sora 2 Pro | |
|---|---|---|
| Modalità di input | testo immagine | testo immagine |
| Modalità di output | video | video |
| Rilascio | 2026-01 | 2025-09 |
| Risoluzione | 480p – 4K (10-bit at 4K) (intervallo) | 720p / 1024p (set fisso) |
| Lunghezza clip | 4–15 s (intervallo) | 4-12 s (intervallo) |
| Frame rate | 24 fps | 24 fps |
| Rapporti d'aspetto | 6 (incl. 16:9, 9:16, 1:1) |
|
| Modalità di input |
|
|
| Formato | .mp4 | .mp4 |
Le specifiche sono trascritte dalla documentazione di ciascun fornitore; una riga che un fornitore non pubblica viene omessa anziché essere dedotta. Fonti complete: Dreamina Seedance 2.0 · Sora 2 Pro
Un solo prompt, entrambi i modelli — misurati attraverso il gateway
Restituito dal modello 1280×720 Durata 5s latenza 133 s
Restituito dal modello 1280×720 Durata 4s latenza 130 s
Un prompt, una richiesta per modello, nessun nuovo tentativo e nessun cherry-picking — il primo risultato restituito da ciascun modello. Né le dimensioni né la durata sono state fissate: ogni modello ha utilizzato il proprio default, perché una richiesta modellata per adattarsi a tutti non renderebbe giustizia a nessuno. I file qui sono stati ricodificati per il web, quindi valutate la composizione e l'aderenza al prompt, non la compressione.
Passa dall'uno all'altro con una sola riga
Entrambi gli id sono presenti in ogni scheda qui sotto — la coppia di righe evidenziata è l'unica modifica. Stesso endpoint, stessa chiave, stessa struttura della richiesta.
import time
import requests
BASE = "https://synthorai.io/v1"
HEADERS = {"Authorization": "Bearer sk-syn-..."}
# 1) create the video generation job (POST /v1/videos)
task = requests.post(
f"{BASE}/videos",
headers=HEADERS,
json={
"model": "dreamina-seedance-2-0-260128",
# "model": "sora-2-pro", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
"prompt": "a watercolor lighthouse at dawn, waves rolling in, camera pulling back",
"resolution": "720p",
"duration": 5,
},
).json()
# 2) poll the job until it reaches a terminal state
while task["status"] in ("queued", "in_progress"):
time.sleep(5)
task = requests.get(f"{BASE}/videos/{task['id']}", headers=HEADERS).json()
# 3) completed → signed video URL (valid ~24h — download and store it promptly)
if task["status"] == "completed":
print(task["data"][0]["url"])
else:
print(task["error"])const HEADERS = {
Authorization: "Bearer sk-syn-...",
"Content-Type": "application/json",
};
interface VideoTask {
id: string;
status: "queued" | "in_progress" | "completed" | "failed" | "cancelled";
data?: Array<{ url: string }>;
error?: { code: string; message: string };
}
// 1) create the video generation job (POST /v1/videos)
const created = await fetch("https://synthorai.io/v1/videos", {
method: "POST",
headers: HEADERS,
body: JSON.stringify({
model: "dreamina-seedance-2-0-260128",
// model: "sora-2-pro", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
prompt: "a watercolor lighthouse at dawn, waves rolling in, camera pulling back",
resolution: "720p",
duration: 5,
}),
});
let task = (await created.json()) as VideoTask;
// 2) poll the job until it reaches a terminal state
while (task.status === "queued" || task.status === "in_progress") {
await new Promise((r) => setTimeout(r, 5000));
const res = await fetch(`https://synthorai.io/v1/videos/${task.id}`, { headers: HEADERS });
task = (await res.json()) as VideoTask;
}
// 3) completed → signed video URL (valid ~24h — download and store it promptly)
if (task.status === "completed") console.log(task.data?.[0]?.url);
else console.error(task.error);# Create the job; "Prefer: wait" holds the request up to 60s and returns the
# completed task when generation finishes in time (else the queued task).
curl https://synthorai.io/v1/videos \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Prefer: wait=60" \
-d '{
"model": "dreamina-seedance-2-0-260128",
# "model": "sora-2-pro", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
"prompt": "a watercolor lighthouse at dawn, waves rolling in, camera pulling back",
"resolution": "720p",
"duration": 5
}'
# Still queued / in_progress? Poll until completed → data[0].url (valid ~24h).
curl https://synthorai.io/v1/videos/vid_9f2e8c1a4b7d \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..."package main
import (
"bytes"
"encoding/json"
"fmt"
"net/http"
"time"
)
const base = "https://synthorai.io/v1"
type videoTask struct {
ID string `json:"id"`
Status string `json:"status"`
Data []struct {
URL string `json:"url"`
} `json:"data"`
}
func call(method, url string, body []byte) (t videoTask) {
req, _ := http.NewRequest(method, url, bytes.NewReader(body))
req.Header.Set("Authorization", "Bearer sk-syn-...")
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
resp, _ := http.DefaultClient.Do(req)
defer resp.Body.Close()
json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&t)
return t
}
func main() {
// 1) create the video generation job (POST /v1/videos)
payload, _ := json.Marshal(map[string]any{
"model": "dreamina-seedance-2-0-260128",
// "model": "sora-2-pro", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
"prompt": "a watercolor lighthouse at dawn, waves rolling in, camera pulling back",
"resolution": "720p",
"duration": 5,
})
task := call("POST", base+"/videos", payload)
// 2) poll the job until it reaches a terminal state
for task.Status == "queued" || task.Status == "in_progress" {
time.Sleep(5 * time.Second)
task = call("GET", base+"/videos/"+task.ID, nil)
}
// 3) completed → signed video URL (valid ~24h — download and store promptly)
if task.Status == "completed" {
fmt.Println(task.Data[0].URL)
}
}import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
// JDK built-in HttpClient — no extra dependency needed.
HttpClient http = HttpClient.newHttpClient();
// 1) create the job; "Prefer: wait=60" holds the request up to 60s and
// returns the completed task when generation finishes in time
HttpRequest create = HttpRequest.newBuilder(URI.create("https://synthorai.io/v1/videos"))
.header("Authorization", "Bearer sk-syn-...")
.header("Content-Type", "application/json")
.header("Prefer", "wait=60")
.POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString("""
{"model": "dreamina-seedance-2-0-260128",
// {"model": "sora-2-pro", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
"prompt": "a watercolor lighthouse at dawn, waves rolling in, camera pulling back",
"resolution": "720p", "duration": 5}"""))
.build();
String task = http.send(create, HttpResponse.BodyHandlers.ofString()).body();
System.out.println(task); // {"id":"vid_…","status":…} — completed → data[0].url
// 2) still queued / in_progress? Poll GET https://synthorai.io/v1/videos/{id} until the
// status turns completed, then download data[0].url (valid ~24h).FAQ
Qual è più economico, Dreamina Seedance 2.0 o Sora 2 Pro?
Fatturano in unità diverse, quindi non esiste un singolo numero onesto: Dreamina Seedance 2.0 e Sora 2 Pro appaiono ciascuno con la propria unità nella tabella sopra. Confrontali sul tuo carico di lavoro — il compromesso pratico è descritto nel verdetto in cima a questa pagina.
Posso fare un A/B test di Dreamina Seedance 2.0 contro Sora 2 Pro senza due integrazioni?
Sì. Entrambi sono serviti tramite lo stesso endpoint compatibile con OpenAI con una singola chiave API — il passaggio richiede la modifica della stringa del modello in una sola riga, quindi puoi instradare una frazione del traffico verso ciascuno e confrontare direttamente le fatture.
Quali lunghezze di clip e risoluzioni supportano?
La tabella delle specifiche sopra elenca le risoluzioni e le lunghezze di clip pubblicate per ciascun modello, e indica se un valore è un set fisso di opzioni o un intervallo continuo — i due si somigliano e hanno prezzi diversi, poiché la fatturazione al secondo si moltiplica per la lunghezza.