10分钟接入 Sora 2 API:Python/Node.js 完整开发指南

快速开始:10 分钟接入 Sora 2 API

Sora 2 API 的接入非常简单,只需要几个步骤就能开始生成专业的 AI 视频。本文将手把手教你从零开始接入 Sora 2 API,包含完整的代码示例和最佳实践。

你将学到:

🔑 如何获取和配置 API Key
🐍 Python SDK 完整接入流程
🟢 Node.js SDK 完整接入流程
🔧 cURL 命令行调用方法
⚙️ 参数配置和优化技巧
🐛 错误处理和调试方法

准备工作:获取 API 访问权限

步骤 1: 注册 OpenAI 账户

访问 OpenAI Platform 注册账户。

重要提示:

⚠️ Sora 2 API 不支持 Free 用户
✅ 需要升级到付费账户
✅ 至少充值 $5 美元

步骤 2: 获取 API Key

登录 OpenAI Platform
点击右上角头像 → View API keys
点击 Create new secret key
复制并安全保存 API Key (只显示一次!)

# API Key 格式示例
sk-proj-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

步骤 3: 检查账户状态

# 使用 cURL 检查账户信息
curl https://api.openai.com/v1/usage \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY"

确认项:

✅ 账户有可用余额
✅ 已升级到至少 Tier 1
✅ API Key 状态正常

国内开发者快速方案

对于国内开发者,直接使用 OpenAI API 可能遇到:

❌ 需要海外信用卡
❌ 网络访问受限
❌ 美元结算不便

💡 推荐方案: 通过 API易 apiyi.com 平台快速开通:

访问 apiyi.com 注册账户

使用支付宝/微信支付充值

获取 API Key (与 OpenAI 格式相同)

使用相同的代码调用 (仅需修改 base_url)

优势: 人民币结算、国内网络优化、中文技术支持、无需 VPN

Python SDK 接入指南

安装 OpenAI Python SDK

pip install openai

版本要求: openai>=1.0.0

基础调用示例

import openai
import os

# 配置 API Key
openai.api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")

# 调用 Sora 2 API 生成视频
response = openai.videos.create(
    model="sora-2",
    prompt="一只橙色的猫在阳光下的花园里玩耍,配上轻快的背景音乐",
    resolution="1280x720"  # 横屏 720p
)

# 输出结果
print(f"视频 URL: {response.url}")
print(f"视频时长: {response.duration} 秒")
print(f"生成成本: ${response.cost}")

完整的生产级代码

import openai
from typing import Optional
import time

class SoraVideoGenerator:
    def __init__(self, api_key: str):
        """初始化 Sora API 客户端"""
        self.client = openai.OpenAI(api_key=api_key)

    def generate_video(
        self,
        prompt: str,
        model: str = "sora-2",
        resolution: str = "1280x720",
        max_retries: int = 3
    ) -> dict:
        """
        生成视频的完整方法

        Args:
            prompt: 视频描述提示词
            model: 模型选择 ("sora-2" 或 "sora-2-pro")
            resolution: 分辨率 (如 "1280x720", "1792x1024")
            max_retries: 最大重试次数

        Returns:
            包含视频信息的字典
        """
        for attempt in range(max_retries):
            try:
                response = self.client.videos.create(
                    model=model,
                    prompt=prompt,
                    resolution=resolution
                )

                return {
                    "success": True,
                    "video_url": response.url,
                    "duration": response.duration,
                    "cost": response.cost,
                    "model": model,
                    "resolution": resolution
                }

            except openai.RateLimitError as e:
                print(f"速率限制,等待后重试... (尝试 {attempt + 1}/{max_retries})")
                time.sleep(2 ** attempt)  # 指数退避

            except openai.APIError as e:
                print(f"API 错误: {e}")
                if attempt == max_retries - 1:
                    return {"success": False, "error": str(e)}
                time.sleep(1)

            except Exception as e:
                print(f"未知错误: {e}")
                return {"success": False, "error": str(e)}

        return {"success": False, "error": "达到最大重试次数"}

# 使用示例
generator = SoraVideoGenerator(api_key="your-api-key")

result = generator.generate_video(
    prompt="未来科技城市的航拍镜头,配上电子音乐",
    model="sora-2-pro",
    resolution="1792x1024"
)

if result["success"]:
    print(f"✅ 视频生成成功!")
    print(f"URL: {result['video_url']}")
    print(f"时长: {result['duration']}秒")
    print(f"成本: ${result['cost']}")
else:
    print(f"❌ 生成失败: {result['error']}")

批量生成视频

import concurrent.futures

def batch_generate_videos(prompts: list, model: str = "sora-2"):
    """批量并发生成视频"""
    generator = SoraVideoGenerator(api_key="your-api-key")

    results = []
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
        futures = [
            executor.submit(generator.generate_video, prompt, model)
            for prompt in prompts
        ]

        for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
            results.append(future.result())

    return results

# 使用示例
prompts = [
    "清晨的咖啡店,阳光透过窗户",
    "繁忙的城市街道,人来人往",
    "宁静的图书馆,翻书的声音"
]

results = batch_generate_videos(prompts)

for i, result in enumerate(results):
    if result["success"]:
        print(f"视频 {i+1}: {result['video_url']}")

Node.js SDK 接入指南

安装 OpenAI Node.js SDK

npm install openai

版本要求: openai@^4.0.0

基础调用示例

const OpenAI = require('openai');

// 初始化客户端
const openai = new OpenAI({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY
});

// 生成视频
async function generateVideo() {
  try {
    const response = await openai.videos.create({
      model: 'sora-2',
      prompt: '一只橙色的猫在阳光下的花园里玩耍,配上轻快的背景音乐',
      resolution: '1280x720'
    });

    console.log('视频 URL:', response.url);
    console.log('视频时长:', response.duration, '秒');
    console.log('生成成本: $', response.cost);
  } catch (error) {
    console.error('生成失败:', error.message);
  }
}

generateVideo();

完整的 TypeScript 实现

import OpenAI from 'openai';

interface VideoGenerationOptions {
  model?: 'sora-2' | 'sora-2-pro';
  resolution?: string;
  maxRetries?: number;
}

interface VideoResult {
  success: boolean;
  videoUrl?: string;
  duration?: number;
  cost?: number;
  error?: string;
}

class SoraVideoGenerator {
  private client: OpenAI;

  constructor(apiKey: string) {
    this.client = new OpenAI({ apiKey });
  }

  async generateVideo(
    prompt: string,
    options: VideoGenerationOptions = {}
  ): Promise<VideoResult> {
    const {
      model = 'sora-2',
      resolution = '1280x720',
      maxRetries = 3
    } = options;

    for (let attempt = 0; attempt < maxRetries; attempt++) {
      try {
        const response = await this.client.videos.create({
          model,
          prompt,
          resolution
        });

        return {
          success: true,
          videoUrl: response.url,
          duration: response.duration,
          cost: response.cost
        };

      } catch (error: any) {
        if (error.status === 429) {
          // 速率限制,等待后重试
          const waitTime = Math.pow(2, attempt) * 1000;
          console.log(`速率限制,等待 ${waitTime}ms 后重试...`);
          await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, waitTime));
          continue;
        }

        if (attempt === maxRetries - 1) {
          return {
            success: false,
            error: error.message
          };
        }

        await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 1000));
      }
    }

    return {
      success: false,
      error: '达到最大重试次数'
    };
  }

  async batchGenerateVideos(
    prompts: string[],
    options: VideoGenerationOptions = {}
  ): Promise<VideoResult[]> {
    const promises = prompts.map(prompt =>
      this.generateVideo(prompt, options)
    );

    return Promise.all(promises);
  }
}

// 使用示例
const generator = new SoraVideoGenerator(process.env.OPENAI_API_KEY!);

(async () => {
  const result = await generator.generateVideo(
    '未来科技城市的航拍镜头,配上电子音乐',
    {
      model: 'sora-2-pro',
      resolution: '1792x1024'
    }
  );

  if (result.success) {
    console.log('✅ 视频生成成功!');
    console.log('URL:', result.videoUrl);
    console.log('时长:', result.duration, '秒');
    console.log('成本: $', result.cost);
  } else {
    console.log('❌ 生成失败:', result.error);
  }
})();

Express.js API 服务器

const express = require('express');
const OpenAI = require('openai');

const app = express();
app.use(express.json());

const openai = new OpenAI({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY
});

// POST /api/generate-video
app.post('/api/generate-video', async (req, res) => {
  const { prompt, model = 'sora-2', resolution = '1280x720' } = req.body;

  if (!prompt) {
    return res.status(400).json({ error: '缺少 prompt 参数' });
  }

  try {
    const response = await openai.videos.create({
      model,
      prompt,
      resolution
    });

    res.json({
      success: true,
      video: {
        url: response.url,
        duration: response.duration,
        cost: response.cost,
        model,
        resolution
      }
    });

  } catch (error) {
    console.error('生成视频失败:', error);
    res.status(500).json({
      success: false,
      error: error.message
    });
  }
});

app.listen(3000, () => {
  console.log('API 服务器运行在 http://localhost:3000');
});

cURL 命令行调用

基础 cURL 调用

curl https://api.openai.com/v1/videos \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "sora-2",
    "prompt": "一只橙色的猫在阳光下的花园里玩耍,配上轻快的背景音乐",
    "resolution": "1280x720"
  }'

保存响应到文件

curl https://api.openai.com/v1/videos \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "sora-2-pro",
    "prompt": "未来科技城市的航拍镜头,配上电子音乐",
    "resolution": "1792x1024"
  }' \
  -o response.json

# 查看响应
cat response.json | jq '.'

下载生成的视频

# 1. 调用 API 获取视频 URL
VIDEO_URL=$(curl -s https://api.openai.com/v1/videos \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "sora-2",
    "prompt": "海浪拍打礁石的慢镜头,配上舒缓的海浪声",
    "resolution": "1280x720"
  }' | jq -r '.url')

# 2. 下载视频
curl -o video.mp4 "$VIDEO_URL"

echo "视频已保存到 video.mp4"

Shell 脚本批量生成

#!/bin/bash

API_KEY="your-api-key"
PROMPTS=(
    "清晨的咖啡店,阳光透过窗户"
    "繁忙的城市街道,人来人往"
    "宁静的图书馆,翻书的声音"
)

for i in "${!PROMPTS[@]}"; do
    echo "生成视频 $((i+1))/${#PROMPTS[@]}: ${PROMPTS[$i]}"

    curl -s https://api.openai.com/v1/videos \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
      -d "{
        \"model\": \"sora-2\",
        \"prompt\": \"${PROMPTS[$i]}\",
        \"resolution\": \"720x1280\"
      }" | jq -r '.url' > "video_${i}.url"

    echo "✅ 视频 $((i+1)) URL 已保存到 video_${i}.url"
done

参数配置详解

model 参数

# 标准版 - 适合测试和批量生成
model = "sora-2"  # $0.10/秒

# 专业版 - 适合高质量内容
model = "sora-2-pro"  # $0.30-$0.50/秒

选择建议:

📱 社交媒体内容 → sora-2
🎬 商业视频 → sora-2-pro
🧪 测试验证 → sora-2

resolution 参数

# 竖屏分辨率
resolution = "720x1280"   # 标准竖屏 (抖音/快手)
resolution = "1024x1792"  # 高清竖屏 (仅 Pro)

# 横屏分辨率
resolution = "1280x720"   # 标准横屏 (YouTube/B站)
resolution = "1792x1024"  # 高清横屏 (仅 Pro)

成本对照:

分辨率	sora-2	sora-2-pro
720p	$0.10/秒	$0.30/秒
1792p	❌	$0.50/秒

prompt 参数优化

优秀的 prompt 示例:

# ✅ 好的 prompt - 详细、具体
prompt = """
城市街道的延时摄影,从黄昏到夜晚,
车流如光轨般流动,霓虹灯逐渐亮起,
配上现代感的电子环境音
"""

# ❌ 差的 prompt - 过于简单
prompt = "城市街道"

Prompt 优化技巧:

描述画面: 场景、主体、动作
指定音频: 音乐类型、音效
风格要求: 色调、氛围、视角
技术细节: 镜头运动、速度

错误处理和调试

常见错误类型

import openai

try:
    response = openai.videos.create(
        model="sora-2",
        prompt="视频描述",
        resolution="1280x720"
    )
except openai.RateLimitError:
    # 错误 1: 速率限制
    print("⚠️ 达到速率限制,请稍后重试")
    print("建议: 降低请求频率或升级 Tier 等级")

except openai.AuthenticationError:
    # 错误 2: 认证失败
    print("❌ API Key 无效或过期")
    print("解决: 检查 API Key 是否正确")

except openai.InvalidRequestError as e:
    # 错误 3: 请求参数错误
    print(f"❌ 参数错误: {e.message}")
    print("解决: 检查 model, resolution 等参数")

except openai.InsufficientQuotaError:
    # 错误 4: 余额不足
    print("❌ 账户余额不足")
    print("解决: 充值或切换到 API易平台")

except openai.APIError as e:
    # 错误 5: API 服务错误
    print(f"❌ API 错误: {e.message}")
    print("解决: 稍后重试或联系技术支持")

错误码对照表

错误码	含义	解决方案
400	请求参数错误	检查 JSON 格式和参数值
401	认证失败	检查 API Key 是否正确
429	速率限制	降低请求频率或升级 Tier
500	服务器错误	稍后重试
503	服务不可用	等待服务恢复

调试技巧

import logging

# 启用详细日志
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

# 调试模式
openai.log = "debug"

# 查看完整请求和响应
response = openai.videos.create(
    model="sora-2",
    prompt="测试视频",
    resolution="1280x720"
)

print("请求参数:", response.request_params)
print("响应头:", response.headers)
print("响应体:", response.json())

使用 API易平台快速接入

对于国内开发者,推荐使用 API易平台,只需修改一行代码:

Python 接入 API易

import openai

# 使用 API易平台
openai.api_key = "your-apiyi-key"
openai.base_url = "https://api.apiyi.com/v1"  # 修改 base_url

# 其他代码完全相同
response = openai.videos.create(
    model="sora-2",
    prompt="一只橙色的猫在阳光下的花园里玩耍",
    resolution="1280x720"
)

Node.js 接入 API易

const OpenAI = require('openai');

const openai = new OpenAI({
  apiKey: 'your-apiyi-key',
  baseURL: 'https://api.apiyi.com/v1'  // 修改 baseURL
});

// 其他代码完全相同
const response = await openai.videos.create({
  model: 'sora-2',
  prompt: '一只橙色的猫在阳光下的花园里玩耍',
  resolution: '1280x720'
});

cURL 接入 API易

curl https://api.apiyi.com/v1/videos \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer your-apiyi-key" \
  -d '{
    "model": "sora-2",
    "prompt": "一只橙色的猫在阳光下的花园里玩耍",
    "resolution": "1280x720"
  }'

💡 API易优势:

✅ 一行代码切换,无需改动业务逻辑

✅ 国内网络优化,访问速度更快

✅ 支付宝/微信支付,无需海外信用卡

✅ 人民币结算,汇率透明

✅ 7×24 中文技术支持

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完整 Demo 项目

Python Flask Web 应用

from flask import Flask, request, jsonify
import openai
import os

app = Flask(__name__)
openai.api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")

@app.route('/generate', methods=['POST'])
def generate_video():
    data = request.json

    try:
        response = openai.videos.create(
            model=data.get('model', 'sora-2'),
            prompt=data['prompt'],
            resolution=data.get('resolution', '1280x720')
        )

        return jsonify({
            'success': True,
            'video_url': response.url,
            'duration': response.duration,
            'cost': response.cost
        })

    except Exception as e:
        return jsonify({
            'success': False,
            'error': str(e)
        }), 500

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, port=5000)

React 前端调用

// React 组件
import { useState } from 'react';

function VideoGenerator() {
  const [prompt, setPrompt] = useState('');
  const [loading, setLoading] = useState(false);
  const [result, setResult] = useState(null);

  const handleGenerate = async () => {
    setLoading(true);

    try {
      const response = await fetch('/generate', {
        method: 'POST',
        headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
        body: JSON.stringify({
          prompt,
          model: 'sora-2',
          resolution: '1280x720'
        })
      });

      const data = await response.json();
      setResult(data);
    } catch (error) {
      console.error('生成失败:', error);
    } finally {
      setLoading(false);
    }
  };

  return (
    <div>
      <textarea
        value={prompt}
        onChange={(e) => setPrompt(e.target.value)}
        placeholder="输入视频描述..."
      />
      <button onClick={handleGenerate} disabled={loading}>
        {loading ? '生成中...' : '生成视频'}
      </button>

      {result?.success && (
        <div>
          <video src={result.video_url} controls />
          <p>时长: {result.duration}秒 | 成本: ${result.cost}</p>
        </div>
      )}
    </div>
  );
}

最佳实践总结

1. 安全性

# ✅ 使用环境变量存储 API Key
import os
api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")

# ❌ 不要硬编码 API Key
api_key = "sk-proj-xxxxx"  # 危险!

2. 错误处理

# ✅ 实现重试机制
for attempt in range(3):
    try:
        response = generate_video(prompt)
        break
    except RateLimitError:
        time.sleep(2 ** attempt)

# ✅ 记录错误日志
except Exception as e:
    logging.error(f"生成失败: {e}")

3. 成本优化

# ✅ 先用标准版测试
test_result = generate_video(prompt, model="sora-2")

# 确认效果后再用 Pro 版
if test_result_ok:
    final_result = generate_video(prompt, model="sora-2-pro")

4. 性能优化

# ✅ 批量请求使用并发
import asyncio

async def batch_generate(prompts):
    tasks = [generate_video_async(p) for p in prompts]
    return await asyncio.gather(*tasks)

总结

通过本教程,你已经掌握了 Sora 2 API 的完整接入流程:

核心步骤:

✅ 获取 API Key (OpenAI 或 API易)
✅ 安装 SDK (Python/Node.js)
✅ 编写调用代码
✅ 处理错误和优化

代码示例:

🐍 Python 完整实现 (含重试、批量)
🟢 Node.js/TypeScript 实现
🔧 cURL 命令行工具
🌐 Web 应用 Demo

关键建议:

💡 国内开发者优先选择 API易平台
💡 生产环境必须实现错误处理
💡 先用标准版测试,再用 Pro 版
💡 使用环境变量保护 API Key

访问 API易 apiyi.com 立即开始你的 Sora 2 API 开发之旅,享受人民币结算和中文技术支持!

快速开始:10 分钟接入 Sora 2 API

准备工作:获取 API 访问权限

步骤 1: 注册 OpenAI 账户

步骤 2: 获取 API Key

步骤 3: 检查账户状态

国内开发者快速方案

Python SDK 接入指南

安装 OpenAI Python SDK

基础调用示例

完整的生产级代码

批量生成视频

Node.js SDK 接入指南

安装 OpenAI Node.js SDK

基础调用示例

完整的 TypeScript 实现

Express.js API 服务器

cURL 命令行调用

基础 cURL 调用

保存响应到文件

下载生成的视频

Shell 脚本批量生成

参数配置详解

model 参数

resolution 参数

prompt 参数优化

错误处理和调试

常见错误类型

错误码对照表

调试技巧

使用 API易 平台快速接入

Python 接入 API易

Node.js 接入 API易

cURL 接入 API易

完整 Demo 项目

Python Flask Web 应用

React 前端调用

最佳实践总结

1. 安全性

2. 错误处理

3. 成本优化

4. 性能优化

总结

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