Sora 2 Pro 是 OpenAI Sora 2 中保真度更高的等級,被呈現為它最先進的同步音訊影片生成模型。
- 輸入
- 文字 圖像
- 輸出
- 影片
- 價格
- $0.3-$0.5/s
Benchmark 成績
Sora 2 Pro:公布了 6 項,但每一項都沒有夠多其他模型的成績,無法比較。
供應商公布: ByteDance
價格在同類中的位置
價格在 5 個同類模型中的位置
這條線標出這個模型的價格,在 Synthorai 的同類模型裡落在什麼位置;兩端分別是最便宜和最貴的模型。這裡列的是基礎價,批次、區域和快取寫入的折扣請見價格頁。
規格與限制
影片
| 解析度 | 720p / 1024p 固定選項,不是連續範圍。 |
|---|---|
| 影片長度 | 4-12 秒 連續範圍,不是固定選項。 |
| 影格率 | 24 fps |
| 長寬比 | 16:9 · 9:16 |
| 影片輸入 | 文生影片 · 圖生影片(單張參考圖) |
| 原生音訊 | 是,可直接生成聲音 |
| 格式 | .mp4 |
模型
| 模態 | 文字 + 圖像 → 影片 |
|---|
- OpenAI Sora 2 的高保真等級,每次生成使用更多算力以取得更銳利的細節與更強的提示詞貼合度,並具備同樣的同步音訊文生影片與圖生影片能力。
- Synthorai 透過非同步 /v1/videos 任務 API 提供它,規格為 720p、24 fps、4-12 秒、16:9 或 9:16,並按輸出秒數以較高費率計費。
一段提示詞,經閘道實測
Sora 2 Pro
模型回傳 1280×720 長度 4s 延遲 130 s
同一段提示詞,每個模型只送一次請求,不重試,也不挑比較好的結果,看到的就是各模型回傳的第一個結果。尺寸和長度都沒有指定,各模型用的是自己的預設值;如果硬把請求調成每個模型都適用的規格,反而誰的長處都看不出來。這裡的檔案都為了網頁重新編碼過,所以請看構圖和有沒有照提示詞做,不要拿來評斷壓縮品質。
30 秒上手 Sora 2 Pro
非同步任務 API:建立任務後輪詢,或用 Prefer: wait 讓請求保持連線直到完成。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).關於 Sora 2 Pro
- 它在每一次生成上投入更多算力,以換取更銳利的細節與更強的 prompt 貼合度,同時保留同樣的同步音訊、文生影片與圖生影片能力。
- OpenAI 的指引對這項取捨說得很明確:Pro 的算繪時間更長、執行成本也更高,但產出的結果更精緻、更穩定,而當你需要的是生產級的輸出而不是探索性的草稿時,就應該選這個等級。
- 在上游,它還提供高於共通那一組 720p 的輸出尺寸,橫式 1792x1024、直式 1024x1792,單秒費率更高。
- 其餘的一切都與標準等級一致:參考影像必須與目標尺寸一致,並且以 JPEG、PNG 或 WebP 提供;延展與編輯流程可以用來延續或調整一支已完成的短片;可重複使用的角色讓主體保持一致,每支影片上限為兩個;而同樣的內容規則也一併適用,真實人物、輸入影像中的人臉,以及受著作權保護的角色或音樂都會被拒絕。
- Synthorai 透過非同步的 /v1/videos 任務 API 提供它,規格為 720p 或 1024p、24 fps、4 到 12 秒,比例 16:9 或 9:16,並按輸出秒數以高於標準 Sora 2 的溢價費率計費。
常見問題
Sora 2 Pro API 可以免費試用嗎?
可以,新帳號有 10 次試用呼叫和最高 $1 的免費額度,免綁卡。在綁定付款方式之前,就足夠你拿實際的工作負載試試 Sora 2 Pro。
Sora 2 Pro 最擅長什麼?
更高保真的 Sora 2 層級,每片段更多算力、更銳利的細節與提示詞遵循、同步音訊、720p 或 1024p、4-12 秒。完整介紹請見「關於」一節,內容取自供應商官方的發布說明。
Sora 2 Pro 的價格是多少?
在 Synthorai 上,Sora 2 Pro 每生成一秒影片收費 $0.3-$0.5。只有成功生成才計費:按用量計費,平台不加價,不需訂閱。
如何呼叫 Sora 2 Pro API 生成影片?
對 Synthorai 的 /v1/videos 送出 POST 請求,帶上 model="sora-2-pro",建立一個非同步任務;接著輪詢任務狀態,或加上 Prefer: wait 標頭讓請求保持連線,直到拿到影片 URL。不需要供應商的 SDK。
如何開通 Sora 2 Pro?
把現有 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1",model 設為 "sora-2-pro" 就可以了。一把 API 金鑰就能呼叫閘道上的所有模型。
相關模型
比較
本頁每一個數值都摘錄自供應商自己的文件(連結見上方),並附上查核日期。價格是放在整個目錄裡比較;各家供應商定義不一樣的規格,只說明差異,不畫成圖表比較。這裡沒有任何數據是我們自己量測的,也不做評分。