Sora 2 API 详解：2026年开发者完整指南【附代码+成本分析】

Sora 2 是 OpenAI 在 2025 年 9 月发布的新一代 AI 视频生成模型，通过 Video API 向开发者开放了强大的视频创作能力。这款模型能够根据文字描述或图片生成长达 90 秒的高质量视频，支持 4K 分辨率和同步音频。本文将从 API 架构、代码实现、成本优化到国内接入方案，为你提供一份完整的开发者指南。

Sora 2 API 是什么：核心功能与技术架构

OpenAI 的 Sora 2 代表了 AI 视频生成领域的重大突破。与初代 Sora 相比，Sora 2 在物理模拟准确性、画面连贯性和可控性方面都有了质的飞跃。更重要的是，OpenAI 首次通过正式的 Video API 向开发者开放了这一能力，让你可以将 AI 视频生成集成到自己的应用中。

Sora 2 的核心技术基于多模态扩散模型（Multimodal Diffusion），这种架构使模型能够在三维空间理解、运动建模和场景连贯性方面表现出色。与以往的视频生成模型不同，Sora 2 在生成过程中会尊重物理定律——如果一个篮球投篮不中，它会真实地从篮板弹开，而不是"神奇地"飞进篮筐。这种对现实世界物理规则的遵循，让生成的视频更加真实可信。

在功能层面，Sora 2 API 提供了三种核心能力。首先是文生视频（Text-to-Video），你只需要用自然语言描述想要的画面，模型就能生成对应的视频片段。其次是图生视频（Image-to-Video），允许你上传一张静态图片作为起点，让模型基于这张图片生成动态视频。最后是视频 Remix 功能，这是 Sora 2 引入的创新特性，让你可以对已生成的视频进行有针对性的调整，而无需从头重新生成。

从模型变体来看，OpenAI 提供了两个版本：Sora 2 标准版注重速度和灵活性，适合创意探索阶段，推荐用于社交媒体内容、产品原型和快速迭代的项目；Sora 2 Pro 则追求专业级画质，虽然渲染时间更长、成本更高，但输出更加稳定细腻，适用于高分辨率电影镜头和营销视频制作。这种对现实世界物理规则的遵循，使 Sora 2 在视频生成领域处于领先地位。

快速开始：5 分钟完成首次 API 调用

在深入 API 细节之前，让我们先用最简单的方式跑通整个流程。你只需要完成三个步骤：安装 SDK、配置认证、发起第一次调用。

环境准备

首先确保你的开发环境满足基本要求。Sora 2 API 需要 Python 3.8 或更高版本，推荐使用 Python 3.10+。安装 OpenAI Python SDK：

bash
pip install openai>=1.51.0

配置 API 密钥

获取 API 密钥后，推荐通过环境变量配置，避免在代码中硬编码敏感信息：

bash
export OPENAI_API_KEY="sk-your-api-key-here"

发起第一次调用

下面是一个最简化的调用示例，让你在几分钟内生成第一个 AI 视频：

python
from openai import OpenAI
import time

client = OpenAI()


video = client.videos.create(
    model="sora-2",
    prompt="一只橘猫在阳光下的窗台上打盹，柔和的光线洒在它的毛发上"
)

print(f"任务已创建，ID: {video.id}")
print(f"当前状态: {video.status}")

# 等待生成完成
while video.status not in ["completed", "failed"]:
    time.sleep(10)
    video = client.videos.retrieve(video.id)
    print(f"状态更新: {video.status}")

# 下载视频
if video.status == "completed":
    content = client.videos.download(video.id)
    with open("my_first_sora_video.mp4", "wb") as f:
        f.write(content)
    print("视频已保存!")

这段代码展示了完整的工作流程：创建任务、轮询状态、下载结果。在实际项目中，你需要添加更完善的错误处理和超时机制，我们会在后续章节详细介绍。

视频生成是一个异步过程，根据视频时长和当前 API 负载，单个任务可能需要数分钟到十几分钟不等。标准版生成 10 秒 720p 视频通常需要 2-5 分钟，Pro 版本的等待时间会更长。

API 端点详解：完整参考手册

Sora 2 Video API 提供了 5 个核心端点，覆盖从创建到管理的完整生命周期。理解这些端点的功能和参数是高效使用 API 的基础。

创建视频（Create Video）

端点: POST /v1/videos

这是最核心的端点，用于启动视频生成任务。请求体包含以下关键参数：

响应会返回一个 video 对象，包含任务 ID 和初始状态。请注意，创建请求成功并不意味着视频已生成，你需要通过状态查询端点跟踪进度。

查询状态（Retrieve Video）

端点: GET /v1/videos/{video_id}

用于查询视频生成任务的当前状态。状态值包括：

• queued: 任务已入队，等待处理
• in_progress: 正在生成中
• completed: 生成完成，可以下载
• failed: 生成失败，检查 error 字段获取原因

建议的轮询策略是每 10-20 秒查询一次，并使用指数退避处理高负载场景。

下载视频（Download Video）

端点: GET /v1/videos/{video_id}/content

当状态变为 completed 后，调用此端点获取生成的视频文件。响应类型为 video/mp4，直接返回视频二进制数据。需要特别注意的是，下载链接有效期通常为 24 小时，建议生成完成后立即下载保存到持久存储。

管理端点（List & Delete）

除了核心的生成流程，API 还提供了视频管理能力。列出视频(GET /v1/videos)支持分页查看历史记录，适合构建视频管理界面或审计历史生成。删除视频（DELETE /v1/videos/{video_id}）用于从存储中移除指定视频，删除后下载链接立即失效，通常用于清理不需要的内容或满足数据保留策略要求。

Python 代码实战：生产级完整示例

前面的快速开始示例展示了基本流程，但在生产环境中，你需要考虑更多细节：错误处理、重试机制、超时控制、日志记录等。下面是一个可以直接用于生产的完整实现。

python
import os
import time
import logging
from typing import Optional
from openai import OpenAI
from openai import APIError, RateLimitError, APIConnectionError

# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

class SoraAPIClient:
    """生产级 Sora 2 API 客户端"""

    def __init__(self, api_key: Optional[str] = None, base_url: Optional[str] = None):
        self.client = OpenAI(
            api_key=api_key or os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
            base_url=base_url  # 可选：使用第三方中转服务
        )
        self.max_retries = 3
        self.poll_interval = 15  # 秒
        self.timeout = 600  # 10分钟超时

    def create_video(
        self,
        prompt: str,
        model: str = "sora-2",
        duration: int = 10,
        resolution: str = "720p",
        aspect_ratio: str = "16:9"
    ) -> dict:
        """创建视频生成任务，带重试机制"""

        for attempt in range(self.max_retries):
            try:
                video = self.client.videos.create(
                    model=model,
                    prompt=prompt,
                    duration=duration,
                    resolution=resolution,
                    aspect_ratio=aspect_ratio
                )
                logger.info(f"视频任务创建成功: {video.id}")
                return video

            except RateLimitError as e:
                wait_time = (attempt + 1) * 30  # 指数退避
                logger.warning(f"速率限制，{wait_time}秒后重试: {e}")
                time.sleep(wait_time)

            except APIConnectionError as e:
                logger.error(f"连接错误: {e}")
                if attempt < self.max_retries - 1:
                    time.sleep(5)
                else:
                    raise

            except APIError as e:
                logger.error(f"API错误: {e}")
                raise

        raise Exception("创建视频任务失败，已达最大重试次数")

    def wait_for_completion(self, video_id: str) -> dict:
        """轮询等待视频生成完成"""

        start_time = time.time()

        while True:
            if time.time() - start_time > self.timeout:
                raise TimeoutError(f"视频生成超时: {video_id}")

            try:
                video = self.client.videos.retrieve(video_id)
                logger.info(f"状态: {video.status}")

                if video.status == "completed":
                    return video
                elif video.status == "failed":
                    raise Exception(f"视频生成失败: {video.error}")

                time.sleep(self.poll_interval)

            except APIError as e:
                logger.warning(f"查询状态出错，继续重试: {e}")
                time.sleep(self.poll_interval)

    def download_video(self, video_id: str, output_path: str) -> str:
        """下载视频到本地文件"""

        content = self.client.videos.download(video_id)

        with open(output_path, "wb") as f:
            f.write(content)

        logger.info(f"视频已保存: {output_path}")
        return output_path

    def generate_video(
        self,
        prompt: str,
        output_path: str,
        **kwargs
    ) -> str:
        """一站式视频生成：创建 -> 等待 -> 下载"""

        video = self.create_video(prompt, **kwargs)
        video = self.wait_for_completion(video.id)
        return self.download_video(video.id, output_path)


# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    client = SoraAPIClient()

    # 生成视频
    output = client.generate_video(
        prompt="城市夜景延时摄影，霓虹灯闪烁，车流如织，镜头缓缓上升",
        output_path="city_night.mp4",
        model="sora-2",
        duration=10,
        resolution="720p"
    )

    print(f"视频生成完成: {output}")

这个 SoraAPIClient 类封装了生产环境需要的所有功能。重试机制使用指数退避策略，避免在速率限制时雪崩式重试。超时控制防止任务无限期挂起。日志记录方便问题排查和监控。你可以根据实际需求调整 max_retries、poll_interval 和 timeout 参数。

如果你需要在国内使用，可以在初始化时传入 base_url 参数指向第三方中转服务。这个设计让代码无需修改就能适配不同的接入方式。

定价详解与成本优化策略

理解 Sora 2 的定价模型对于项目预算至关重要。与 GPT 系列按 token 计费不同，Sora 2 采用按秒计费模式，费用基于生成视频的总时长，同时受分辨率和模型版本影响。

官方定价详解

Sora 2 标准版（sora-2）：

• 720p 分辨率：$0.10/秒
• 10 秒视频成本：$1.00（约 ¥7.1）

Sora 2 Pro 版（sora-2-pro）：

• 720p 分辨率：$0.30/秒
• 1080p 分辨率：$0.50/秒
• 10 秒 720p 视频：$3.00（约 ¥21）
• 10 秒 1080p 视频：$5.00（约 ¥35）

如果你对 OpenAI 的整体定价体系感兴趣，可以参考 ChatGPT API 完整定价指南 和 OpenAI API 层级系统详解。

隐藏成本与优化策略

官方定价只是冰山一角，实际项目中你还需要考虑以下隐藏成本。迭代成本是最容易被忽视的：视频生成很少一次就达到理想效果，根据经验，一个满意的视频平均需要 3-5 次迭代。如果你预算 10 秒视频 $1，实际可能花费 $3-5。失败成本也需要纳入考量：部分失败的请求仍会计费，如果 prompt 包含违规内容(如版权角色、真人面孔)，请求会被拒绝且不计费；但如果是生成过程中的技术故障，可能会产生部分费用。此外，测试成本在开发阶段不可避免，建议使用最短时长（4 秒）和最低分辨率（720p）进行开发测试。

基于上述分析，这里是经过验证的省钱策略：

策略一：分阶段使用模型。在创意探索阶段使用标准版快速迭代，确定满意的 prompt 后再用 Pro 版生成最终版本。这种方法可以节省 50-70% 的成本。

策略二：短视频组合。生成 3 个 4 秒视频（$1.20）并后期剪辑，比直接生成 12 秒视频（$1.20）更灵活。如果某个片段不满意，只需重做那一段。

策略三：使用第三方平台。国内有多个 Sora 2 API 中转服务，价格通常只有官方的 15-20%。例如 laozhang.ai 提供 $0.15/次的固定费率，无论视频时长。详情可查看 更低价的 Sora 2 API 接入方案。

策略四：ChatGPT Pro 的 Relaxed 模式。如果你是 ChatGPT Pro 订阅用户（$200/月），可以在非高峰时段使用 Relaxed 模式无限制生成，实质上将月产出翻倍。

实际预算参考

根据不同使用场景，这里是预算参考：

国内开发者接入指南

对于国内开发者来说，直接使用 OpenAI 官方 API 面临三大挑战：组织验证门槛高、网络访问不稳定、支付方式受限。本节将详细分析这些问题及解决方案。

官方 API 接入的现实障碍

组织验证门槛：OpenAI 要求通过政府签发证件完成身份验证才能解锁高级模型。国内证件验证成功率极低，通常需要借助代办服务（约 ¥500）或使用海外证件。

速率限制严格：默认的 Tier 1 仅允许 2 RPM（每分钟 2 次请求），需要持续消费 $500+ 才能升级到 Tier 3 的 10 RPM。对于批量生成场景，这个限制非常致命。

支付方式：需要国际信用卡或 PayPal，部分国内用户可能不具备。

第三方平台方案

考虑到上述障碍，国内开发者更推荐使用第三方 API 聚合服务。这些平台通常具备以下优势：

• 无组织验证：注册即可使用，无需身份审核
• 支付便利：支持支付宝、微信支付
• 网络稳定：国内服务器，延迟更低
• 价格优势：通常只有官方价格的 15-30%

推荐的平台包括 laozhang.ai，提供 Sora 2 API 中转服务，支持 OpenAI SDK 格式，代码迁移成本低。详细的接入文档可参考 https://docs.laozhang.ai/。

使用第三方平台的代码只需修改 base_url：

python
client = SoraAPIClient(
    api_key="your-platform-api-key",
    base_url="https://api.laozhang.ai/v1"  # 替换为平台地址
)

接入方案对比

如果你的项目对模型版本有严格要求，或需要使用官方最新特性，建议投入成本解决官方接入。如果优先考虑便利性和成本，第三方平台是更务实的选择。更多免费获取方案可参考 免费获取 Sora 2 API 访问权限。

Prompt 工程：生成高质量视频的秘诀

视频生成的质量很大程度上取决于 prompt 的写法。一个好的 prompt 应该具备清晰的结构、丰富的细节和明确的视觉指引。

结构化 Prompt 公式

推荐使用以下结构组织你的 prompt：

[镜头类型] + [主体描述] + [动作/状态] + [场景环境] + [光照氛围] + [摄影风格]

示例一：

“

特写镜头，一只金毛犬在海滩上奔跑，耳朵随风飘动，傍晚金色夕阳光线，慢动作电影感

示例二：

“

航拍镜头，繁忙的东京十字路口，行人如潮水般涌动，夜晚霓虹灯闪烁，延时摄影效果

不同场景的 Prompt 模板

产品展示：

“

产品特写旋转，[产品名称]置于简洁白色背景，柔和的三点布光，专业产品摄影风格，360度缓慢旋转展示细节

自然风景：

“

无人机航拍，[地点]壮丽的山脉风景，云雾缭绕山谷之间，早晨第一缕阳光穿透云层，史诗级自然纪录片风格

人物场景：

“

中景镜头，[动作描述]的人物剪影，背光效果，温暖的室内环境，自然光从窗户洒入，独立电影质感

常见错误与优化

错误一：描述过于简单

• 差：一只猫
• 好：一只橘色虎斑猫蜷缩在天鹅绒沙发上，阳光透过蕾丝窗帘洒在它的毛发上

错误二：包含不支持的内容

• Sora 2 禁止生成真人面孔、版权角色和版权音乐
• 提交这类 prompt 会导致请求被拒绝

错误三：镜头指令冲突

• 差：特写镜头展示整个城市的全貌
• 好：航拍镜头俯瞰整个城市天际线，然后镜头缓缓下降至街道特写

控制 prompt 长度在 150-300 字符之间通常能获得最佳效果。过短缺乏细节，过长可能让模型困惑。

常见问题与解决方案

在实际使用 Sora 2 API 过程中，你可能会遇到各种问题。这里整理了最常见的错误及其解决方案。

错误码参考

生成失败的常见原因

内容审核未通过：prompt 包含敏感内容、真人描述或版权素材。解决方案是修改 prompt，移除敏感元素。

图片输入被拒绝：上传的图片包含人脸。当前版本 Sora 2 会拒绝处理包含人脸的输入图片。

超时未完成：复杂场景或高分辨率视频可能需要更长时间。建议增加轮询超时时间，或简化 prompt。

优化建议

提高成功率：使用更具体、结构化的 prompt；避免模糊或矛盾的描述；先用标准版测试，确认可行后再用 Pro 版。

加快生成速度：选择较短时长（4-8 秒）；使用 720p 而非更高分辨率；避开高峰时段（北美工作时间）。

降低成本：批量任务时使用自动化脚本；善用 Remix 功能微调而非重新生成；开发测试使用最低配置。

通过本文的详细介绍，你应该已经掌握了 Sora 2 API 的核心知识：从 API 架构理解到生产级代码实现，从成本分析到国内接入方案，从 prompt 工程到问题排查。无论你是想为产品添加 AI 视频生成功能，还是探索视频创作的新可能，Sora 2 都提供了强大而灵活的能力。

现在就开始你的 AI 视频创作之旅吧！如果在使用过程中遇到问题，欢迎参考本文的问题排查部分，或查阅 OpenAI 官方文档获取最新信息。