Sora 2 Pro 比普通版好在哪裏？API 和網頁版 6 大核心差異詳解

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 測試工具
    """

    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:
        """生成視頻並記錄時間"""
        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]:
        """同時測試兩個模型"""
        results = {}

        print（f"測試提示詞: {prompt[:50]}..."）

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

        # 測試 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]:
        """批量基準測試"""
        all_results = []
        for prompt in prompts:
            result = self.compare_models（prompt）
            all_results.append（result）
            time.sleep（2）  # 避免頻率限制

        # 統計分析
        self._print_summary（all_results）
        return all_results

    def _print_summary（self， results: List[Dict]）:
        """打印測試摘要"""
        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=== 測試摘要 ==="）
        print（f"sora-2 平均生成時間: {sum（sora2_times）/len（sora2_times）:.2f}s"）
        print（f"sora-2-pro 平均生成時間: {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，尤其在以下方面差異明顯: 複雜場景的紋理細節、物體運動的流暢度、光影效果的真實感、以及長視頻的時間一致性。對於普通觀衆可能不易察覺，但專業製作人員會明顯感受到差異。

取決於用途:

• 迭代測試階段: 選 sora-2，快速且便宜 （$0.12/次）
• 最終輸出階段: 選 sora-2-pro，質量更高 （$0.80/次）
• 預算有限: 全程用 sora-2，質量也很好

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網頁版 Pro 需要 $200/月 訂閱 ChatGPT Pro，包含每月 10，000 積分和無限慢速模式。API Pro 是按次計費，通過 API易 僅需 $0.80/次，更適合按需使用和開發集成場景。兩者的模型能力相同。