3 Lösungen zur Behebung des Sora 2 API Videodauer-Fehlers: invalid_value-Fehler des seconds-Parameters

Wenn Sie die Sora 2 API zur Videogenerierung aufrufen und für den Parameter seconds einen nicht unterstützten Wert übergeben, gibt die API sofort den Fehler invalid_value zurück. In diesem Artikel analysieren wir die Ursache der Fehlermeldung Invalid value: '10'. Supported values are: '4', '8', and '12' im Detail und bieten eine vollständige Lösung an.

Kernwert: Nach der Lektüre dieses Artikels kennen Sie die Unterschiede bei den Zeitparametern zwischen der Sora 2 Standard- und Pro-Version. Sie lernen, wie Sie den Parameter seconds korrekt setzen, um zu verhindern, dass Ihre Anfragen zur Videogenerierung abgelehnt werden.

Ursachenanalyse des Sora 2 API seconds Fehlers

Wenn Sie die Sora 2 API aufrufen und die folgende Fehlermeldung erhalten:

{
  "message": "Invalid value: '10'. Supported values are: '4', '8', and '12'.",
  "data": {
    "error": {
      "code": "invalid_value",
      "message": "Invalid value: '10'. Supported values are: '4', '8', and '12'.",
      "param": "seconds",
      "type": "invalid_request_error"
    }
  }
}

Bedeutet dies, dass der übergebene Wert für den Parameter seconds (in diesem Beispiel 10) nicht innerhalb des von der API erlaubten Bereichs liegt.

Der strikte Validierungsmechanismus für die Videolänge in der Sora 2 API

Die Sora 2 API verwendet eine Festwertvalidierung für die Videolänge und unterstützt keine beliebigen Sekundenzahlen:

Warum beschränkt die Sora 2 API die Videolänge auf feste Werte?

In der Sora 2 Preview-Version hat OpenAI die auswählbaren Werte für die Videolänge bewusst eingeschränkt:

1. Optimierung der Rechenressourcen: Feste Längen erleichtern die Vorabzuweisung von GPU-Ressourcen.
2. Qualitätskonsistenz: Die voreingestellten Längen sind optimiert, um stabilere Generierungsergebnisse zu liefern.
3. Kostenkontrolle: Die Begrenzung der Länge verhindert, dass Nutzer versehentlich extrem hohe Kosten verursachen.
4. Modellcharakteristika: Sora 2 weist bei bestimmten Längen die beste Konsistenz zwischen den Frames auf.

🎯 Wichtiger Hinweis: Die unterstützten Zeitwerte für Sora 2 Standard und Pro sind vollkommen unterschiedlich. Sie müssen den korrekten Wert basierend auf dem verwendeten Modell wählen.

Sora 2 Standard vs. Pro: Vergleich der Dauer-Parameter

Dies ist die häufigste Ursache für Fehlermeldungen: Die Verwechslung der Parameter zwischen der Standard- und der Pro-Version.

Unterstützte Videolängen für Sora 2 Standard (sora-2)

Unterstützte Videolängen für Sora 2 Pro (sora-2-pro)

Vollständige Vergleichstabelle der Parameter

💡 Empfehlung: Wenn Sie ein 10-Sekunden-Video benötigen, sollten Sie das Modell sora-2-pro anstelle von sora-2 verwenden. Wir empfehlen, verschiedene Kombinationen von Modellen und Zeitspannen über die Plattform APIYI (apiyi.com) zu testen, um schnell die Konfiguration zu finden, die am besten zu Ihren Anforderungen passt.

3 Lösungen zur Behebung des "seconds"-Fehlers in der Sora 2 API

Lösung 1: Den korrekten "seconds"-Wert verwenden (Standard-Version)

Wenn Sie das Standardmodell sora-2 verwenden, müssen Sie für die Dauer zwingend 4, 8 oder 12 Sekunden wählen:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Nutzung der einheitlichen APIYI-Schnittstelle
)

# ✅ Korrekt: Unterstützte Zeitwerte für die Standardversion verwenden
response = client.videos.create(
    model="sora-2",           # Standard-Modell
    prompt="A cat playing with a ball in a sunny garden",
    seconds=8,                # Darf nur 4, 8 oder 12 sein
    size="1280x720"
)

print(f"Video-Generierungsaufgabe: {response.id}")

🚀 Schnelleinstieg: Wir empfehlen die Plattform APIYI (apiyi.com) zum schnellen Testen der Sora 2 API. Die Plattform bietet sofort einsatzbereite Schnittstellen und unterstützt den nahtlosen Wechsel zwischen Standard- und Pro-Modellen.

Lösung 2: Wechsel zur Pro-Version für längere Videos

Falls Sie Videos mit einer Länge von 10, 15 oder 25 Sekunden benötigen, sollten Sie auf das Modell sora-2-pro umsteigen:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Nutzung der einheitlichen APIYI-Schnittstelle
)

# ✅ Korrekt: Pro-Version für längere Dauer verwenden
response = client.videos.create(
    model="sora-2-pro",       # Pro-Modell
    prompt="A cinematic sunrise over mountains with birds flying",
    seconds=15,               # Pro-Version unterstützt 10, 15, 25
    size="1792x1024"          # Pro-Version unterstützt höhere Auflösungen
)

print(f"Video-Generierungsaufgabe: {response.id}")

Lösung 3: Implementierung einer intelligenten Hilfsklasse zur Zeitanpassung

Hier ist ein produktionstaugliches Tool zur Anpassung der Zeitparameter, das automatisch das passende Modell und die Dauer abgleicht:

import openai
from typing import Literal, Optional

class SoraVideoGenerator:
    """Sora 2 API Video-Generierungstool, passt Zeitparameter automatisch an"""

    # Unterstützte Dauerkonfigurationen der Modelle
    MODEL_DURATIONS = {
        "sora-2": {
            "supported": [4, 8, 12],
            "default": 4,
            "max_resolution": "1280x720"
        },
        "sora-2-pro": {
            "supported": [10, 15, 25],
            "default": 10,
            "max_resolution": "1792x1024"
        }
    }

    def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://api.apiyi.com/v1"):
        self.client = openai.OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)

    def get_valid_duration(self, model: str, desired_seconds: int) -> int:
        """Gibt die gültige Dauer zurück, die dem gewünschten Wert am nächsten kommt"""
        if model not in self.MODEL_DURATIONS:
            raise ValueError(f"Nicht unterstütztes Modell: {model}")

        supported = self.MODEL_DURATIONS[model]["supported"]

        # Falls der Wunschwert gültig ist, direkt zurückgeben
        if desired_seconds in supported:
            return desired_seconds

        # Ansonsten den nächstgelegenen gültigen Wert zurückgeben
        closest = min(supported, key=lambda x: abs(x - desired_seconds))
        print(f"⚠️ Dauer {desired_seconds}s nicht unterstützt, wurde automatisch auf {closest}s angepasst.")
        return closest

    def suggest_model(self, desired_seconds: int) -> str:
        """Empfiehlt ein passendes Modell basierend auf der gewünschten Dauer"""
        if desired_seconds <= 12:
            return "sora-2"
        else:
            return "sora-2-pro"

    def create_video(
        self,
        prompt: str,
        seconds: int,
        model: Optional[str] = None,
        size: Optional[str] = None,
        auto_adjust: bool = True
    ):
        """
        Erstellt ein Video mit automatischer Parameteranpassung

        Args:
            prompt: Videobeschreibung (Eingabeaufforderung)
            seconds: Gewünschte Dauer
            model: Modellname, wird bei None automatisch gewählt
            size: Auflösung
            auto_adjust: Ob ungültige Parameter automatisch angepasst werden sollen
        """
        # Automatische Modellauswahl
        if model is None:
            model = self.suggest_model(seconds)
            print(f"📌 Modell automatisch gewählt: {model}")

        # Dauer validieren und anpassen
        if auto_adjust:
            seconds = self.get_valid_duration(model, seconds)
        elif seconds not in self.MODEL_DURATIONS[model]["supported"]:
            supported = self.MODEL_DURATIONS[model]["supported"]
            raise ValueError(
                f"Modell {model} unterstützt keine {seconds}s. "
                f"Unterstützte Werte: {supported}"
            )

        # Standardauflösung festlegen
        if size is None:
            size = self.MODEL_DURATIONS[model]["max_resolution"]

        # API-Aufruf
        response = self.client.videos.create(
            model=model,
            prompt=prompt,
            seconds=seconds,
            size=size
        )

        return {
            "task_id": response.id,
            "model": model,
            "seconds": seconds,
            "size": size
        }

# Anwendungsbeispiel
generator = SoraVideoGenerator(api_key="YOUR_API_KEY")

# Beispiel 1: Automatische Modellwahl und Zeitanpassung
result = generator.create_video(
    prompt="Ocean waves crashing on a beach at sunset",
    seconds=10  # Wählt automatisch sora-2-pro
)
print(f"Ergebnis: {result}")

# Beispiel 2: Festgelegtes Modell mit automatischer Zeitanpassung
result = generator.create_video(
    prompt="A coffee cup with steam rising",
    seconds=10,          # 10s ist für sora-2 ungültig
    model="sora-2",      # Standard-Version erzwungen
    auto_adjust=True     # Wird automatisch auf 12s oder 8s angepasst
)
print(f"Ergebnis: {result}")

import openai
import asyncio
from typing import Literal, Optional, Dict, Any
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum

class SoraModel(Enum):
    """Sora Modell-Enum"""
    STANDARD = "sora-2"
    PRO = "sora-2-pro"

@dataclass
class ModelConfig:
    """Modell-Konfiguration"""
    supported_durations: list[int]
    default_duration: int
    max_resolution: str
    has_audio: bool

class SoraVideoGenerator:
    """
    Sora 2 API Video-Generierungstool

    Features:
    - Automatische Anpassung der Zeitparameter
    - Automatische Modellauswahl
    - Parametervalidierung
    - Retry-Mechanismus
    """

    MODELS: Dict[str, ModelConfig] = {
        "sora-2": ModelConfig(
            supported_durations=[4, 8, 12],
            default_duration=4,
            max_resolution="1280x720",
            has_audio=False
        ),
        "sora-2-pro": ModelConfig(
            supported_durations=[10, 15, 25],
            default_duration=10,
            max_resolution="1792x1024",
            has_audio=True
        )
    }

    RESOLUTIONS = {
        "720p_landscape": "1280x720",
        "720p_portrait": "720x1280",
        "1080p_landscape": "1792x1024",
        "1080p_portrait": "1024x1792",
    }

    def __init__(
        self,
        api_key: str,
        base_url: str = "https://api.apiyi.com/v1",
        max_retries: int = 3
    ):
        self.client = openai.OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)
        self.max_retries = max_retries

    def validate_model(self, model: str) -> ModelConfig:
        """Validiert das Modell und gibt die Konfiguration zurück"""
        if model not in self.MODELS:
            available = list(self.MODELS.keys())
            raise ValueError(f"Nicht unterstütztes Modell: {model}. Verfügbar: {available}")
        return self.MODELS[model]

    def get_valid_duration(self, model: str, desired: int) -> int:
        """Gibt die gültige Dauer zurück, die dem Wunschwert am nächsten kommt"""
        config = self.validate_model(model)
        supported = config.supported_durations

        if desired in supported:
            return desired

        closest = min(supported, key=lambda x: abs(x - desired))
        return closest

    def suggest_model_for_duration(self, seconds: int) -> str:
        """Empfiehlt ein Modell basierend auf der gewünschten Dauer"""
        # Prüfen, ob Standard-Version passt
        if seconds in self.MODELS["sora-2"].supported_durations:
            return "sora-2"
        # Prüfen, ob Pro-Version passt
        if seconds in self.MODELS["sora-2-pro"].supported_durations:
            return "sora-2-pro"
        # Standardauswahl nach Dauer
        return "sora-2" if seconds <= 12 else "sora-2-pro"

    def create_video(
        self,
        prompt: str,
        seconds: int,
        model: Optional[str] = None,
        size: Optional[str] = None,
        auto_adjust: bool = True
    ) -> Dict[str, Any]:
        """
        Erstellt ein Video

        Args:
            prompt: Eingabeaufforderung für die Videobeschreibung
            seconds: Gewünschte Videodauer (Sekunden)
            model: Modellname, bei None erfolgt automatische Wahl
            size: Auflösung, bei None wird der Modellstandard genutzt
            auto_adjust: Ob Parameter automatisch angepasst werden sollen

        Returns:
            Dictionary mit Aufgaben-Informationen

        Raises:
            ValueError: Falls Parameter ungültig und auto_adjust=False
        """
        # Automatische Modellauswahl
        if model is None:
            model = self.suggest_model_for_duration(seconds)

        config = self.validate_model(model)

        # Verarbeitung der Zeitparameter
        original_seconds = seconds
        if seconds not in config.supported_durations:
            if auto_adjust:
                seconds = self.get_valid_duration(model, seconds)
                print(f"⚠️ Dauer angepasst: {original_seconds}s → {seconds}s")
            else:
                raise ValueError(
                    f"Modell {model} unterstützt keine {seconds}s. "
                    f"Unterstützte Werte: {config.supported_durations}"
                )

        # Auflösung festlegen
        if size is None:
            size = config.max_resolution

        # API-Aufruf (mit Retry-Logik)
        last_error = None
        for attempt in range(self.max_retries):
            try:
                response = self.client.videos.create(
                    model=model,
                    prompt=prompt,
                    seconds=seconds,
                    size=size
                )
                return {
                    "success": True,
                    "task_id": response.id,
                    "model": model,
                    "seconds": seconds,
                    "size": size,
                    "has_audio": config.has_audio,
                    "adjusted": original_seconds != seconds
                }
            except Exception as e:
                last_error = e
                if attempt < self.max_retries - 1:
                    wait_time = 2 ** attempt
                    print(f"⏳ Anfrage fehlgeschlagen, erneuter Versuch in {wait_time}s...")
                    import time
                    time.sleep(wait_time)

        return {
            "success": False,
            "error": str(last_error),
            "model": model,
            "seconds": seconds
        }

    @staticmethod
    def get_duration_info() -> str:
        """Gibt Hilfe-Informationen zu den Zeitparametern zurück"""
        info = ["Sora 2 API Zeitparameter-Erklärung:", ""]
        for model, config in SoraVideoGenerator.MODELS.items():
            durations = ", ".join(map(str, config.supported_durations))
            info.append(f"  {model}: {durations} Sekunden")
            info.append(f"    Standard: {config.default_duration}s")
            info.append(f"    Max. Auflösung: {config.max_resolution}")
            info.append(f"    Audio: {'Unterstützt' if config.has_audio else 'Nicht unterstützt'}")
            info.append("")
        return "\n".join(info)


# Anwendungsbeispiel
if __name__ == "__main__":
    # Hilfe-Informationen ausgeben
    print(SoraVideoGenerator.get_duration_info())

    # Generator initialisieren
    generator = SoraVideoGenerator(api_key="YOUR_API_KEY")

    # Beispiel 1: Tool wählt die beste Konfiguration automatisch
    result = generator.create_video(
        prompt="A serene lake reflecting autumn trees",
        seconds=10
    )
    print(f"Ergebnis: {result}")

    # Beispiel 2: Erzwingen eines spezifischen Modells
    result = generator.create_video(
        prompt="Quick product showcase",
        seconds=5,
        model="sora-2",
        auto_adjust=True  # 5s wird auf 4s angepasst
    )
    print(f"Ergebnis: {result}")

Sora 2 API Dauer-Parameter: Best Practices

Die passende Dauer je nach Szenario wählen

Zusammenhang zwischen Dauer und Generierungsqualität

Basierend auf den offiziellen Empfehlungen von OpenAI und Praxiserfahrungen:

💰 Kostenoptimierung: Bei budgetsensiblen Projekten empfiehlt es sich, die Wirkung der Eingabeaufforderung zunächst mit einer Dauer von 4 Sekunden zu testen. Erst wenn Sie zufrieden sind, sollten längere Versionen generiert werden. Über die Plattform APIYI (apiyi.com) können Sie zudem günstigere Preise für API-Aufrufe erhalten.

Alternativen für lange Videos

Wenn Sie Videos mit einer Länge von mehr als 25 Sekunden benötigen, können Sie folgende Strategie anwenden:

def create_long_video_segments(generator, prompt_segments, model="sora-2"):
    """
    Erstellt ein segmentiertes Generierungsschema für lange Videos

    Args:
        generator: SoraVideoGenerator Instanz
        prompt_segments: Liste der segmentierten Eingabeaufforderungen
        model: Verwendetes Modell
    """
    results = []
    config = generator.MODELS[model]
    max_duration = max(config.supported_durations)

    for i, segment_prompt in enumerate(prompt_segments):
        print(f"Generiere Segment {i+1}/{len(prompt_segments)}...")
        result = generator.create_video(
            prompt=segment_prompt,
            seconds=max_duration,
            model=model
        )
        results.append(result)

    return results

# Anwendungsbeispiel: Generierung eines 36-Sekunden-Videos (3 x 12 Sek.)
prompt_segments = [
    "Opening shot: A sunrise over a mountain range, golden light spreading",
    "Middle shot: Birds taking flight from the trees, camera follows",
    "Closing shot: The sun fully risen, peaceful valley below"
]

generator = SoraVideoGenerator(api_key="YOUR_API_KEY")
segments = create_long_video_segments(generator, prompt_segments)
# Anschließend Segmente mit FFmpeg zusammenfügen

Häufige Fragen zu Sora 2 API Dauer-Fehlermeldungen

# ✅ Richtig: Ganzzahl verwenden
seconds=8

# ❌ Falsch: Zeichenfolge verwenden
seconds="8"

VALID_DURATIONS = {
    "sora-2": [4, 8, 12],
    "sora-2-pro": [10, 15, 25]
}

def validate_seconds(model, seconds):
    valid = VALID_DURATIONS.get(model, [])
    if seconds not in valid:
        raise ValueError(f"Unterstützte Dauer für {model}: {valid}")
    return True

Sora 2 API seconds-Parameter: Schnellübersicht

Für eine schnelle Referenz finden Sie hier die vollständige Tabelle der unterstützten Zeitparameter:

Häufige Fehlwerte und Lösungsvorschläge

📌 Tipp: Verfügbare Plattformen sind unter anderem APIYI apiyi.com, die offizielle OpenAI API usw. Es wird empfohlen, in der Entwicklungs- und Testphase Plattformen mit günstigeren Preisen zu nutzen.

Fazit

Fehlermeldungen beim seconds-Parameter der Sora 2 API sind ein Problem, auf das Entwickler häufig stoßen. Der Kernansatz zur Lösung ist:

1. Modelle unterscheiden: sora-2 unterstützt 4/8/12 Sekunden, sora-2-pro unterstützt 10/15/25 Sekunden.
2. Parameter abgleichen: Wählen Sie den korrekten Dauer-Wert basierend auf dem verwendeten Modell.
3. Parametervalidierung: Überprüfen Sie die Gültigkeit der Parameter vor dem API-Aufruf.
4. Automatische Anpassung: Nutzen Sie Utility-Klassen, um Modell und Dauer automatisch aufeinander abzustimmen.

Wir empfehlen, verschiedene Modell- und Zeitkombinationen schnell über APIYI apiyi.com zu testen, um die optimale Konfiguration zu finden.

Autor: APIYI Team | Weitere KI-Entwicklungstipps finden Sie auf apiyi.com

Referenzen:

1. OpenAI Sora API Dokumentation: Erläuterung der Video-Generierungsparameter
   • Link: platform.openai.com/docs/api-reference/videos
2. OpenAI Sora 2 Modellbeschreibung: Modellspezifikationen und Einschränkungen
   • Link: platform.openai.com/docs/models/sora-2
3. OpenAI Fehlercode-Leitfaden: API-Fehlerbehandlung
   • Link: platform.openai.com/docs/guides/error-codes