Sora 2 Pro vs Veo 3.1
언제 어떤 모델을 쓸까
둘 다 기본 오디오 및 .mp4 출력을 지원하고 16:9 또는 9:16 비율의 24 fps로 구동되는 2025년형 텍스트 및 이미지-비디오 변환 모델이므로, 실제 차이점은 클립 제어 방식과 요금 구조에 있습니다. 단일 참조 이미지에서 4-12 s 범위 내의 임의의 길이로 생성하려면 초당 $0.3인 sora-2-pro를 선택하고, 1080p, 고정된 4/6/8 s 클립 및 최대 2장의 이미지를 통한 첫/마지막 프레임 가이드를 원한다면 무음 기준 초당 $0.2 - sora-2-pro의 요금은 이의 1.5x입니다 - 또는 무음 가격의 두 배인 오디오 포함 $0.4인 veo-3.1-generate-001을 선택하십시오.
벤치마크
Sora 2 Pro: 6개가 공개됐지만, 비교할 수 있을 만큼 여러 모델이 함께 측정한 벤치마크가 없습니다.
Veo 3.1: 12개가 공개됐지만, 비교할 수 있을 만큼 여러 모델이 함께 측정한 벤치마크가 없습니다.
공급자 공개 자료: ByteDance
가격
| Sora 2 Pro | Veo 3.1 | Δ | |
|---|---|---|---|
| 출력 초당(오디오 포함) | $0.3 | $0.4 | 0.75× |
| 출력 초당(무음) | - | $0.2 | - |
빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.
가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 동영상 생성 모델 7개 전체의 출력 초당 가격(로그 스케일)
기능
| Sora 2 Pro | Veo 3.1 | |
|---|---|---|
| 네이티브 오디오 | 지원 | 지원 |
사양
| Sora 2 Pro | Veo 3.1 | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 이미지 | 텍스트 이미지 |
| 출력 모달리티 | 동영상 | 동영상 |
| 출시일 | 2025-09 | 2025-10 |
| 해상도 | 720p / 1024p (고정 선택지) | 720p / 1080p (고정 선택지) |
| 클립 길이 | 4-12 s (범위) | 4 / 6 / 8 s (고정 선택지) |
| 프레임 레이트 | 24 fps | 24 fps |
| 화면 비율 |
|
|
| 입력 방식 |
|
|
| 포맷 | .mp4 | .mp4 |
사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: Sora 2 Pro · Veo 3.1
같은 프롬프트, 두 모델: 게이트웨이를 거쳐 측정
모델이 반환한 크기 1280×720 길이 4s 지연 시간 130 s
모델이 반환한 크기 1280×720 길이 8s 지연 시간 63 s
프롬프트 하나에 모델당 요청 한 번, 재시도도 골라내기도 없이 각 모델이 처음 반환한 결과입니다. 크기와 길이는 고정하지 않고 모델마다 기본값을 그대로 썼습니다. 모든 모델에 맞춘 요청은 어느 모델의 장점도 살리지 못하기 때문입니다. 여기 있는 파일은 웹용으로 다시 인코딩한 것이므로, 압축 품질이 아니라 구도와 프롬프트 반영 정도를 보고 판단하세요.
코드 한 줄로 모델 전환
아래 탭마다 두 모델 id가 모두 들어 있습니다. 바꿀 곳은 강조된 두 줄뿐이고, 엔드포인트, 키, 요청 형식은 그대로입니다.
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": "sora-2-pro",
# "model": "veo-3.1-generate-001", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
"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: "sora-2-pro",
// model: "veo-3.1-generate-001", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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": "sora-2-pro",
# "model": "veo-3.1-generate-001", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
"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": "sora-2-pro",
// "model": "veo-3.1-generate-001", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
"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": "sora-2-pro",
// {"model": "veo-3.1-generate-001", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
"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).자주 묻는 질문
Sora 2 Pro vs Veo 3.1, 어느 쪽이 더 저렴한가요?
출력 초당(오디오 포함) 기준으로는 Sora 2 Pro 쪽이 더 저렴합니다($0.3 대 $0.4, 1.3배 차이). 다른 항목에서는 반대일 수 있습니다. 전체 요금은 위 표에 있으며, 실제 비용은 사용 패턴에 따라 달라집니다.
연동을 두 번 하지 않고도 Sora 2 Pro vs Veo 3.1 A/B 테스트를 할 수 있나요?
네. 두 모델 모두 API 키 하나로 같은 OpenAI 호환 엔드포인트에서 호출합니다. 모델 문자열 한 줄만 바꾸면 전환되므로, 트래픽 일부를 각 모델로 보내 청구 금액을 직접 비교할 수 있습니다.
어떤 클립 길이와 해상도를 지원하나요?
위 사양 표에 각 모델이 공개한 해상도와 클립 길이가 있고, 값이 정해진 선택지인지 연속 범위인지도 표시했습니다. 둘은 비슷해 보여도 요금이 다르게 나옵니다. 초당 과금에서는 길이만큼 요금이 곱해지기 때문입니다.