Sora 2 Pro 比普通版好在哪里？API 和网页版 6 大核心差异详解

import openai
import time
from dataclasses import dataclass
from typing import Dict, List, Optional

@dataclass
class GenerationResult:
    model: str
    prompt: str
    success: bool
    generation_time: float
    error: Optional[str] = None

class SoraModelComparison:
    """
    Sora 2 Pro vs 普通版 A/B 测试工具
    """

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

    def generate_video(self, prompt: str, model: str) -> GenerationResult:
        """生成视频并记录时间"""
        start_time = time.time()
        try:
            response = self.client.chat.completions.create(
                model=model,
                messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
            )
            generation_time = time.time() - start_time
            return GenerationResult(
                model=model,
                prompt=prompt,
                success=True,
                generation_time=generation_time
            )
        except Exception as e:
            return GenerationResult(
                model=model,
                prompt=prompt,
                success=False,
                generation_time=time.time() - start_time,
                error=str(e)
            )

    def compare_models(self, prompt: str) -> Dict[str, GenerationResult]:
        """同时测试两个模型"""
        results = {}

        print(f"测试提示词: {prompt[:50]}...")

        # 测试普通版
        print("  生成 sora-2...")
        results["sora-2"] = self.generate_video(prompt, "sora-2")

        # 测试 Pro 版
        print("  生成 sora-2-pro...")
        results["sora-2-pro"] = self.generate_video(prompt, "sora-2-pro")

        return results

    def run_benchmark(self, prompts: List[str]) -> List[Dict]:
        """批量基准测试"""
        all_results = []
        for prompt in prompts:
            result = self.compare_models(prompt)
            all_results.append(result)
            time.sleep(2)  # 避免频率限制

        # 统计分析
        self._print_summary(all_results)
        return all_results

    def _print_summary(self, results: List[Dict]):
        """打印测试摘要"""
        sora2_times = [r["sora-2"].generation_time for r in results if r["sora-2"].success]
        pro_times = [r["sora-2-pro"].generation_time for r in results if r["sora-2-pro"].success]

        print("\n=== 测试摘要 ===")
        print(f"sora-2 平均生成时间: {sum(sora2_times)/len(sora2_times):.2f}s")
        print(f"sora-2-pro 平均生成时间: {sum(pro_times)/len(pro_times):.2f}s")
        print(f"Pro 版本慢 {((sum(pro_times)/len(pro_times)) / (sum(sora2_times)/len(sora2_times)) - 1) * 100:.1f}%")

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    comparator = SoraModelComparison(api_key="YOUR_API_KEY")

    test_prompts = [
        "Ocean waves crashing on rocky shore at sunset",
        "City street timelapse with flowing traffic lights",
        "Close-up of coffee being poured into a cup"
    ]

    comparator.run_benchmark(test_prompts)

是的,尤其在以下方面差异明显: 复杂场景的纹理细节、物体运动的流畅度、光影效果的真实感、以及长视频的时间一致性。对于普通观众可能不易察觉,但专业制作人员会明显感受到差异。

取决于用途:

• 迭代测试阶段: 选 sora-2,快速且便宜 ($0.12/次)
• 最终输出阶段: 选 sora-2-pro,质量更高 ($0.80/次)
• 预算有限: 全程用 sora-2,质量也很好

推荐通过 API易 apiyi.com 调用,支持两个模型灵活切换。

网页版 Pro 需要 $200/月 订阅 ChatGPT Pro,包含每月 10,000 积分和无限慢速模式。API Pro 是按次计费,通过 API易 仅需 $0.80/次,更适合按需使用和开发集成场景。两者的模型能力相同。