Sora 2 API 동영상 길이 오류 해결: seconds 파라미터 invalid_value 오류를 수정하는 3가지 방법

Sora 2 API를 호출하여 동영상을 생성할 때, seconds 파라미터에 지원되지 않는 값을 입력하면 즉시 invalid_value 오류가 반환됩니다. 이 글에서는 Invalid value: '10'. Supported values are: '4', '8', and '12' 오류가 발생하는 근본적인 원인을 상세히 분석하고, 완벽한 해결 방법을 제공해 드릴게요.

핵심 가치: 이 글을 읽고 나면 Sora 2 표준 버전과 Pro 버전의 재생 시간 파라미터 차이를 마스터하고, seconds 파라미터를 올바르게 설정하여 동영상 생성 요청이 거절되는 상황을 방지할 수 있습니다.

Sora 2 API seconds 파라미터 오류 원인 분석

Sora 2 API를 호출할 때 다음과 같은 오류 메시지가 나타난다면:

{
  "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"
    }
  }
}

이는 입력한 seconds 파라미터 값(이 예시에서는 10)이 API에서 허용하는 범위에 있지 않음을 의미해요.

Sora 2 API 재생 시간 파라미터의 엄격한 검증 매커니즘

Sora 2 API는 동영상 재생 시간에 대해 고정값 검증을 수행하며, 임의의 초 단위를 지원하지 않습니다.

왜 Sora 2 API는 재생 시간을 고정된 값으로 제한하나요?

OpenAI는 Sora 2 프리뷰 버전에서 동영상 재생 시간의 선택 가능한 값을 의도적으로 제한했어요.

1. 컴퓨팅 리소스 최적화: 고정된 재생 시간은 GPU 리소스를 효율적으로 사전 할당하는 데 유리합니다.
2. 품질 일관성: 사전 설정된 재생 시간은 최적화 과정을 거쳤기 때문에 생성 결과물이 더 안정적이에요.
3. 비용 관리: 길이를 제한함으로써 사용자가 실수로 고액의 비용을 지불하게 되는 상황을 방지합니다.
4. 모델 특성: Sora 2는 특정 재생 시간에서 프레임 간의 일관성이 가장 뛰어나도록 설계되었습니다.

🎯 중요 팁: Sora 2 표준 버전과 Pro 버전이 지원하는 재생 시간 값은 완전히 다르므로, 반드시 사용 중인 모델에 맞는 정확한 파라미터 값을 선택해야 합니다.

Sora 2 표준 버전 vs Pro 버전 시간 매개변수 비교

오류가 발생하는 가장 흔한 원인이 바로 이것인데요. 바로 표준 버전과 Pro 버전의 매개변수를 혼동하는 것입니다.

Sora 2 표준 버전 (sora-2) 지원 시간

Sora 2 Pro 버전 (sora-2-pro) 지원 시간

전체 매개변수 대조표

💡 선택 가이드: 10초짜리 영상이 필요하다면 sora-2 모델이 아닌 sora-2-pro 모델을 사용해야 해요. APIYI apiyi.com 플랫폼에서 다양한 모델과 시간 조합을 테스트해 보면서, 여러분의 니즈에 가장 잘 맞는 설정을 빠르게 찾아보시는 것을 추천드려요.

해결 방법 1: 정확한 seconds 값 사용 (표준 버전)

sora-2 표준 버전 모델을 사용 중이라면, 초 단위 설정값으로 반드시 4, 8 또는 12를 사용해야 합니다.

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI 통합 인터페이스 사용
)

# ✅ 올바른 예시: 표준 버전에서 지원하는 재생 시간 값 사용
response = client.videos.create(
    model="sora-2",           # 표준 버전 모델
    prompt="A cat playing with a ball in a sunny garden",
    seconds=8,                # 4, 8, 또는 12만 가능
    size="1280x720"
)

print(f"영상 생성 작업 ID: {response.id}")

🚀 빠른 시작: Sora 2 API를 빠르게 테스트해 보고 싶다면 APIYI(apiyi.com) 플랫폼을 추천합니다. 이 플랫폼은 즉시 사용 가능한 인터페이스를 제공하며, 표준 버전과 Pro 버전 모델 간의 전환도 지원합니다.

해결 방법 2: 더 긴 영상이 필요할 땐 Pro 버전으로 전환

10, 15 또는 25초 분량의 영상이 필요하다면 sora-2-pro 모델로 변경해야 합니다.

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI 통합 인터페이스 사용
)

# ✅ 올바른 예시: Pro 버전을 사용하여 더 긴 영상 생성
response = client.videos.create(
    model="sora-2-pro",       # Pro 버전 모델
    prompt="A cinematic sunrise over mountains with birds flying",
    seconds=15,               # Pro 버전은 10, 15, 25 지원
    size="1792x1024"          # Pro 버전은 더 높은 해상도 지원
)

print(f"영상 생성 작업 ID: {response.id}")

해결 방법 3: 지능형 재생 시간 적응 도구 클래스 구현

다음은 모델과 재생 시간 파라미터의 매칭을 자동으로 처리해 주는 프로덕션급 도구 클래스입니다.

import openai
from typing import Literal, Optional

class SoraVideoGenerator:
    """Sora 2 API 영상 생성 도구, 재생 시간 파라미터 자동 최적화"""

    # 모델별 지원 재생 시간 설정
    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:
        """기대값에 가장 가까운 유효 재생 시간 가져오기"""
        if model not in self.MODEL_DURATIONS:
            raise ValueError(f"지원하지 않는 모델: {model}")

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

        # 기대값이 유효하면 즉시 반환
        if desired_seconds in supported:
            return desired_seconds

        # 그렇지 않으면 가장 가까운 유효값 반환
        closest = min(supported, key=lambda x: abs(x - desired_seconds))
        print(f"⚠️ 재생 시간 {desired_seconds}s는 지원되지 않아 {closest}s로 자동 조정되었습니다.")
        return closest

    def suggest_model(self, desired_seconds: int) -> str:
        """기대 재생 시간에 따라 적합한 모델 추천"""
        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
    ):
        """
        영상 생성 (파라미터 자동 조정 지원)

        Args:
            prompt: 영상 설명 프롬프트
            seconds: 기대 재생 시간
            model: 모델 이름, 지정하지 않으면 자동으로 선택
            size: 해상도
            auto_adjust: 지원하지 않는 파라미터 자동 조정 여부
        """
        # 모델 자동 선택
        if model is None:
            model = self.suggest_model(seconds)
            print(f"📌 자동으로 선택된 모델: {model}")

        # 재생 시간 검증 및 조정
        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"{model} 모델은 {seconds}s를 지원하지 않습니다. "
                f"지원 가능한 값: {supported}"
            )

        # 기본 해상도 설정
        if size is None:
            size = self.MODEL_DURATIONS[model]["max_resolution"]

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

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

# 사용 예시
generator = SoraVideoGenerator(api_key="YOUR_API_KEY")

# 예시 1: 모델 자동 선택 및 재생 시간 조정
result = generator.create_video(
    prompt="Ocean waves crashing on a beach at sunset",
    seconds=10  # 자동으로 sora-2-pro 선택
)
print(f"생성 결과: {result}")

# 예시 2: 모델 지정 및 재생 시간 자동 조정
result = generator.create_video(
    prompt="A coffee cup with steam rising",
    seconds=10,          # 10s는 sora-2에서 유효하지 않음
    model="sora-2",      # 표준 버전으로 명시적 지정
    auto_adjust=True     # 자동으로 12s 또는 8s로 조정
)
print(f"생성 결과: {result}")

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

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

@dataclass
class ModelConfig:
    """모델 설정 정보"""
    supported_durations: list[int]
    default_duration: int
    max_resolution: str
    has_audio: bool

class SoraVideoGenerator:
    """
    Sora 2 API 영상 생성 도구

    주요 기능:
    - 재생 시간 파라미터 자동 최적화
    - 모델 자동 선택
    - 파라미터 유효성 검사
    - 재시도 메커니즘
    """

    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:
        """모델 유효성 확인 및 설정 반환"""
        if model not in self.MODELS:
            available = list(self.MODELS.keys())
            raise ValueError(f"지원하지 않는 모델: {model}. 사용 가능한 모델: {available}")
        return self.MODELS[model]

    def get_valid_duration(self, model: str, desired: int) -> int:
        """기대값에 가장 가까운 유효 재생 시간 가져오기"""
        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:
        """기대 재생 시간에 따른 모델 추천"""
        # 표준 버전 지원 여부 확인
        if seconds in self.MODELS["sora-2"].supported_durations:
            return "sora-2"
        # Pro 버전 지원 여부 확인
        if seconds in self.MODELS["sora-2-pro"].supported_durations:
            return "sora-2-pro"
        # 기본적으로 시간에 따라 선택
        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]:
        """
        영상 생성 작업 실행

        Args:
            prompt: 영상 설명 프롬프트
            seconds: 기대 재생 시간 (초)
            model: 모델 이름, None일 경우 자동 선택
            size: 해상도, None일 경우 모델 기본값 사용
            auto_adjust: 지원하지 않는 파라미터 자동 조정 여부

        Returns:
            작업 정보를 포함한 딕셔너리

        Raises:
            ValueError: 파라미터가 유효하지 않고 auto_adjust가 False인 경우
        """
        # 모델 자동 선택
        if model is None:
            model = self.suggest_model_for_duration(seconds)

        config = self.validate_model(model)

        # 재생 시간 파라미터 처리
        original_seconds = seconds
        if seconds not in config.supported_durations:
            if auto_adjust:
                seconds = self.get_valid_duration(model, seconds)
                print(f"⚠️ 재생 시간이 조정되었습니다: {original_seconds}s → {seconds}s")
            else:
                raise ValueError(
                    f"{model} 모델은 {seconds}s를 지원하지 않습니다. "
                    f"지원 가능한 값: {config.supported_durations}"
                )

        # 해상도 설정
        if size is None:
            size = config.max_resolution

        # API 호출 (재시도 로직 포함)
        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"⏳ 요청 실패, {wait_time}초 후 재시도합니다...")
                    import time
                    time.sleep(wait_time)

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

    @staticmethod
    def get_duration_info() -> str:
        """재생 시간 파라미터 도움말 정보 가져오기"""
        info = ["Sora 2 API 재생 시간 파라미터 안내:", ""]
        for model, config in SoraVideoGenerator.MODELS.items():
            durations = ", ".join(map(str, config.supported_durations))
            info.append(f"  {model}: {durations} 초")
            info.append(f"    기본값: {config.default_duration}s")
            info.append(f"    최대 해상도: {config.max_resolution}")
            info.append(f"    오디오: {'지원' if config.has_audio else '미지원'}")
            info.append("")
        return "\n".join(info)


# 실행 예시
if __name__ == "__main__":
    # 도움말 출력
    print(SoraVideoGenerator.get_duration_info())

    # 생성기 초기화
    generator = SoraVideoGenerator(api_key="YOUR_API_KEY")

    # 예시 1: 도구가 최적의 설정을 자동으로 선택하도록 함
    result = generator.create_video(
        prompt="A serene lake reflecting autumn trees",
        seconds=10
    )
    print(f"결과: {result}")

    # 예시 2: 특정 모델 강제 사용
    result = generator.create_video(
        prompt="Quick product showcase",
        seconds=5,
        model="sora-2",
        auto_adjust=True  # 5초가 4초로 조정됨
    )
    print(f"결과: {result}")

Sora 2 API 영상 길이(Duration) 파라미터 베스트 프랙티스

시나리오별 적절한 길이 선택하기

영상 길이와 생성 품질의 관계

OpenAI 공식 권장 사항과 실제 테스트 경험에 따른 분석입니다.

💰 비용 최적화: 예산에 민감한 프로젝트라면 먼저 4초 길이로 프롬프트 효과를 테스트해 보세요. 결과가 만족스러울 때 더 긴 버전을 생성하는 것이 좋습니다. APIYI(apiyi.com) 플랫폼을 이용하면 더욱 경제적인 가격으로 API를 호출할 수 있습니다.

긴 영상을 제작하기 위한 대안

25초를 초과하는 영상이 필요한 경우 다음과 같은 전략을 사용할 수 있습니다.

def create_long_video_segments(generator, prompt_segments, model="sora-2"):
    """
    긴 영상을 위한 분할 생성 방안을 생성합니다.

    Args:
        generator: SoraVideoGenerator 인스턴스
        prompt_segments: 분할 프롬프트 리스트
        model: 사용할 모델
    """
    results = []
    config = generator.MODELS[model]
    max_duration = max(config.supported_durations)

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

    return results

# 사용 예시: 36초 영상 생성 (3 x 12초)
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)
# 후속 작업으로 FFmpeg 등을 사용하여 세그먼트 병합

Sora 2 API 영상 길이 오류 관련 자주 묻는 질문(FAQ)

# ✅ 올바름: 정수 사용
seconds=8

# ❌ 잘못됨: 문자열 사용
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"{model}에서 지원하는 길이: {valid}")
    return True

Sora 2 API seconds 파라미터 퀵 참조표

빠른 조회를 위해 전체 재생 시간 파라미터 참조표를 정리해 드립니다.

자주 발생하는 오류 값 및 수정 제안

📌 팁: APIYI(apiyi.com), OpenAI 공식 API 등의 플랫폼에서 이용 가능합니다. 개발 및 테스트 단계에서는 가격이 더 저렴한 플랫폼을 사용하는 것을 추천해 드려요.

요약

Sora 2 API의 seconds 파라미터 오류는 개발자들이 자주 겪는 문제예요. 핵심 해결 방법은 다음과 같습니다.

1. 모델 구분: sora-2는 4/8/12초를 지원하고, sora-2-pro는 10/15/25초를 지원한다는 점을 기억하세요.
2. 파라미터 매칭: 사용하는 모델에 맞춰 정확한 재생 시간 값을 선택해야 합니다.
3. 파라미터 검증: API 호출 전에 파라미터의 유효성을 미리 확인해 보세요.
4. 자동 어댑테이션: 유틸리티 클래스를 만들어 모델과 시간 매칭을 자동으로 처리하는 것도 좋은 방법입니다.

APIYI(apiyi.com)를 통해 다양한 모델과 재생 시간 조합을 빠르게 테스트해 보고, 프로젝트에 가장 적합한 설정을 찾아보시는 것을 추천합니다.

작성자: APIYI Team | 더 많은 AI 개발 팁이 궁금하다면 apiyi.com을 방문해 주세요.

참고 자료:

1. OpenAI Sora API 문서: 비디오 생성 파라미터 설명
   • 링크: platform.openai.com/docs/api-reference/videos
2. OpenAI Sora 2 모델 설명: 모델 사양 및 제한 사항
   • 링크: platform.openai.com/docs/models/sora-2
3. OpenAI 오류 코드 가이드: API 오류 처리
   • 링크: platform.openai.com/docs/guides/error-codes