Sora 2 Pro는 OpenAI Sora 2의 고충실도 티어로, 가장 진보한 동기화 오디오 영상 생성 모델로 소개됩니다.
- 입력
- 텍스트 이미지
- 출력
- 동영상
- 가격
- $0.3-$0.5/s
벤치마크
Sora 2 Pro: 6개가 공개됐지만, 비교할 수 있을 만큼 여러 모델이 함께 측정한 벤치마크가 없습니다.
공급자 공개 자료: ByteDance
가격 수준 비교
같은 종류의 모델 5개 중 가격 위치
이 막대는 Synthorai에 있는 같은 종류의 모델 가운데 이 모델의 가격이 어디쯤인지 보여 줍니다. 양쪽 끝에는 가장 싼 모델과 가장 비싼 모델의 이름이 있습니다. 기본 요율 기준이며 배치·리전·캐시 쓰기 할인은 가격 페이지에 있습니다.
사양 및 제한
동영상
| 해상도 | 720p / 1024p 고정된 선택지이며 범위가 아닙니다. |
|---|---|
| 길이 | 4-12 s 연속 범위이며 고정된 선택지가 아닙니다. |
| 프레임 레이트 | 24 fps |
| 화면 비율 | 16:9 · 9:16 |
| 동영상 입력 | 텍스트 기반 영상 생성 · 이미지 기반 영상 생성(참조 이미지 1장) |
| 네이티브 오디오 | 지원, 사운드까지 생성 |
| 포맷 | .mp4 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 + 이미지 → 동영상 |
|---|
생성마다 더 많은 연산을 써서 더 선명한 디테일과 강한 프롬프트 충실도를 내는 OpenAI Sora 2의 고충실도 티어로, 동기화 오디오를 갖춘 텍스트 기반 영상 생성과 이미지 기반 영상 생성 역량은 동일합니다. Synthorai는 비동기 /v1/videos 작업 API로 720p, 24 fps, 4-12초, 16:9 또는 9:16으로 제공하며 프리미엄 요율로 출력 초 단위 과금합니다.
출처: OpenAI 공식 문서 ↗
프롬프트 하나, 게이트웨이를 거쳐 측정
Sora 2 Pro
모델이 반환한 크기 1280×720 길이 4s 지연 시간 130 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.
30초 만에 Sora 2 Pro 사용하기
비동기 작업 API입니다. 작업을 만든 뒤 폴링하거나, Prefer: wait로 연결을 유지한 채 완료를 기다립니다. POST /v1/videos
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",
"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",
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",
"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",
"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",
"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).Sora 2 Pro 소개
- 생성마다 더 많은 컴퓨트를 써서 더 선명한 디테일과 더 강한 프롬프트 준수를 얻으면서, 동일한 동기화 오디오, 텍스트 기반 영상 생성, 이미지 기반 영상 생성 능력을 유지합니다.
- OpenAI의 지침은 그 교환 관계를 분명히 밝힙니다.
- Pro는 렌더링에 더 오래 걸리고 실행 비용도 더 크지만 더 정제되고 안정적인 결과를 만들어 내며, 탐색용 초안이 아니라 프로덕션 품질 출력이 필요할 때 고를 티어입니다.
- 업스트림에서는 공통 720p 한 쌍보다 높은 출력 크기도 제공하며, 가로 1792x1024·세로 1024x1792이고 초당 요율은 더 높습니다.
- 나머지는 표준 티어와 같습니다.
- 참조 이미지는 목표 크기와 일치해야 하고 JPEG, PNG, WebP로 들어와야 하며, 완성된 클립을 이어가거나 조정하는 확장·편집 플로를 쓸 수 있고, 재사용 가능한 캐릭터가 영상당 두 개 제한으로 피사체를 일관되게 유지하며, 동일한 콘텐츠 규칙이 적용되어 실존 인물, 입력 이미지 속 얼굴, 저작권이 있는 캐릭터나 음악은 모두 거절됩니다.
- Synthorai는 비동기 /v1/videos 작업 API로 720p 또는 1024p, 24 fps, 4~12초, 16:9 또는 9:16으로 이 모델을 서빙하며, 표준 Sora 2보다 프리미엄 요율로 출력 초 단위 과금합니다.
자주 묻는 질문
Sora 2 Pro API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네. 신규 계정에는 체험 호출 10회와 최대 $1의 무료 크레딧을 드리며, 카드 등록은 필요 없습니다. 결제 수단을 추가하기 전에 실제 워크로드로 Sora 2 Pro를 충분히 시험해 볼 수 있는 양입니다.
Sora 2 Pro는 어떤 작업에 가장 강한가요?
고충실도 Sora 2 티어, 클립당 더 많은 연산, 더 선명한 디테일과 프롬프트 준수, 동기화 오디오, 720p 또는 1024p, 4~12초. 자세한 내용은 공급자의 공식 릴리스 노트를 바탕으로 정리한 소개 섹션에서 확인하세요.
Sora 2 Pro 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 Sora 2 Pro 가격은 생성한 동영상 1초당 $0.3-$0.5입니다. 생성에 성공한 경우에만 과금됩니다. 종량제이며 플랫폼 마진도, 구독도 없습니다.
Sora 2 Pro API로 동영상을 어떻게 생성하나요?
Synthorai의 /v1/videos로 POST 요청(model="sora-2-pro")을 보내 비동기 작업을 만듭니다. 그런 다음 작업을 폴링하거나, Prefer: wait 헤더로 연결을 유지한 채 기다리면 동영상 URL을 받을 수 있습니다. 공급자 SDK는 필요 없습니다.
Sora 2 Pro는 어떻게 이용하나요?
쓰던 OpenAI SDK에서 base_url="https://synthorai.io/v1", model="sora-2-pro"만 지정하면 됩니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 쓸 수 있습니다.
관련 모델
비교
이 페이지의 모든 값은 공급자 공식 문서(위 링크)에서 그대로 옮겨 적었으며, 확인한 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교해 보여 주지만, 공급자마다 정의가 다른 사양 값은 차이만 밝히고 차트로 비교하지 않습니다. 저희가 직접 측정한 수치는 없고, 점수도 매기지 않습니다.