如何使用 OpenAI 的 Sora API：综合使用指南

作者：youqing · 2025-08-20 · 阅读时间：22分钟
OpenAI Sora API Sora API使用指南

文章目录

  1. 1、OpenAI 的 Sora：基础知识
  2. 2、Sora API 入门
  3. 3、核心 API 函数和参数
  4. 4、衡量成功并改善结果
  5. 5、确保你的 Sora 实施具有未来保障
  6. 6、OpenAI Sora API 集成案例

人工智能彻底改变了内容创作的世界，OpenAI 的 Sora 代表了 AI 生成视频领域的巨大飞跃。Sora 能够将文字描述转化为逼真的高质量视频，保持叙事的连贯性、物理一致性和艺术指导性，从而开辟了前所未有的创作可能性。

对于开发者、内容创作者、营销人员和企业来说，Sora 的 API 提供了以编程方式访问这项强大技术的途径。无论您是想制作产品演示、创建教育内容、制作营销材料，还是探索新的创意前沿，了解如何有效地使用 Sora API 都能显著提升您的能力。

本指南全面介绍了实现和优化 OpenAI Sora API 所需的一切知识。从基础设置到高级技巧和伦理考量，我们将涵盖有效利用这项突破性技术所需的基本知识。

1、OpenAI 的 Sora：基础知识

在深入了解实施细节之前，重要的是要了解 OpenAI 的 Sora 在 AI 视频生成工具领域的独特之处。

1.1 Sora 的与众不同之处

与之前的文本转视频模型相比，Sora 在几个关键方面取得了显著的进步：

  • 物理一致性：Sora 生成的视频中的物体在整个场景中保持其形态和属性，避免了早期模型中常见的“融化”效果。
  • 时间连贯性：Sora 生成的视频中的角色和元素在整个序列中保持一致的身份。
  • 空间意识：Sora 展示了对物体如何存在于 3D 空间的理解，创造了逼真的视角和运动。
  • 复杂运动：该模型可以产生复杂的动作，从人类动作到水或火等自然现象。
  • 叙事理解：Sora 可以解释并维持整个视频中提示中描述的故事情节。

这些功能建立在 OpenAI 在扩散模型和多模态 AI 系统方面的广泛研究之上，代表了多年来对如何从文本描述生成连贯的视觉序列的理解的发展。

1.2 当前功能和局限性

与任何尖端技术一样，了解 Sora 目前能做什么和不能做什么非常重要：

功能：

  • 生成最长 60 秒的视频
  • 创建从简单到复杂场景的多样化场景
  • 呈现逼真的人类动作和表情
  • 模拟物理现象和自然元素
  • 在整个视频中保持一致的角色和设置

限制：

  • 复杂相互作用中偶尔出现的物理不一致
  • 特定文本渲染的一些挑战
  • 某些复杂的逻辑序列可能无法完美执行
  • 对视频中事件的精确时间控制有限
  • 无法生成违反 OpenAI 使用政策的内容

了解这些界限有助于设定切合实际的期望，并制定符合 Sora 优势的提示。

2、Sora API 入门

访问和设置 Sora API 需要完成几个初步步骤，以确保您的开发环境配置正确。

2.1 API 访问要求

与 OpenAI 的其他 API 不同，Sora 的访问权限目前通过应用程序进行管理。使用方法如下：

  1. OpenAI 帐户：您必须拥有一个现有的OpenAI 帐户
  2. 申请批准：通过 OpenAI 平台提交申请，描述您的预期用例
  3. 条款协议：查看并接受 Sora 的具体服务条款
  4. 身份验证：如果您尚未完成 OpenAI 的验证流程，请完成

OpenAI 根据多种因素评估应用程序，包括提议用例的潜在好处、技术可行性以及与负责任的 AI 使用指南的一致性。

2.2 设置您的 OpenAI 帐户和凭证

一旦获得访问批准，您将需要设置您的开发环境：

  1. 生成 API 密钥：从 OpenAI 仪表板，为您的 Sora 项目创建一个新的 API 密钥
  2. 保护您的凭证：按照凭证管理的最佳实践，安全地存储您的 API 密钥
  3. 设置环境变量：配置您的开发环境以安全地访问这些凭据
# Example of setting up environment variables in Python

import os

from dotenv import load_dotenv

# Load environment variables from .env file

load_dotenv()

# Access API key securely

api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

2.3 了解 API 速率限制和定价

Sora API 的使用须遵守以下规定：

  • 速率限制：限制每分钟和每天的请求数量
  • 使用层级：根据您批准的用例提供不同的访问级别
  • 定价模型：成本通常基于视频时长、分辨率和生成参数

查看OpenAI 文档以获取最新信息，因为这些细节可能会随着 API 从预览版到普遍可用性而发展。

2.4 安装必要的工具和依赖项

为了有效地与 Sora API 交互，您需要：

# Install required packages

pip install openai requests python-dotenv

# Basic imports for working with the API

import openai

import json

import time

3、核心 API 函数和参数

使用 Sora API 需要了解其请求结构、参数和响应格式。

3.1 身份验证和基本请求结构

所有对 Sora API 的请求都需要使用您的 API 密钥进行身份验证：

# Configure OpenAI with your API key

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# Basic request to generate a video

                response = openai.Sora.create(

                    prompt=prompt,

                    duration_seconds=duration

                )

                results.append({

                    "variation": i+1,

                    "prompt": prompt,

                    "success": True,

                    "url": response.data[0].url

                })

            except Exception as e:

                results.append({

                    "variation": i+1,

                    "prompt": prompt,

                    "success": False,

                    "error": str(e)

                })

            time.sleep(2)



# Prevent rate limiting# Analyze results to identify patterns

    successful = [r for r in results if r["success"]]

    failed = [r for r in results if not r["success"]]    if len(successful) > 0:

        print("Successful variations found. Review them to understand what works.")

        return successful

    else:

        print("All variations failed. Consider more significant prompt restructuring.")

        return failed

4、衡量成功并改善结果

实施系统的评估方法有助于不断改进您的 Sora API 实现。

4.1 评估生成视频的指标

有用的评估指标包括：

  1. 视觉质量评估：清晰度、一致性和整体美观度
  2. 提示遵守情况：视频与指定描述的匹配程度
  3. 生成成功率：生成时没有错误的提示的百分比
  4. 用户满意度：来自观众或用户的反馈
  5. 技术指标：分辨率、帧率、视觉稳定性

为了进行系统评估，请考虑实施评分系统：

def evaluate_generation(prompt, video_url, criteria=None):

    """Basic evaluation framework for generations"""

    if criteria is None:

        criteria = {

            "visual_quality": "Rate the overall visual quality from 1-10",

            "prompt_adherence": "Rate how well the video matches the prompt from 1-10",

            "consistency": "Rate the physical and temporal consistency from 1-10",

            "narrative": "Rate the narrative coherence from 1-10"

        }



    print(f"Evaluating video generated from prompt: {prompt[:50]}...")

    print(f"Video URL: {video_url}")    results = {}

    for criterion, description in criteria.items():

        score = input(f"{description}: ")

        results[criterion] = int(score)# Calculate overall score

    overall = sum(results.values()) / len(results)

    results["overall"] = overall    print(f"Overall score: {overall:.1f}/10")

    return results

4.2 用户反馈收集技术

有效的反馈方法包括：

  1. A/B 测试：向用户展示不同的视频变化并跟踪偏好
  2. 定性调查：收集详细印象和改进建议
  3. 评级系统：为生成的视频实现简单的评分机制
  4. 眼动追踪：对于高级应用，分析视频的哪些部分能够吸引注意力
  5. 完成度指标：跟踪用户是否观看完整视频或放弃观看

在您的应用程序中实现一个简单的反馈系统：

def collect_user_feedback(video_id, user_id):

    """Collect and store user feedback on generated videos"""

    questions = [

        {"id": "quality", "text": "How would you rate the visual quality?", "type": "scale", "range": [1, 5]},

        {"id": "realism", "text": "How realistic did the video appear?", "type": "scale", "range": [1, 5]},

        {"id": "usefulness", "text": "How useful was this video for your needs?", "type": "scale", "range": [1, 5]},

        {"id": "improvements", "text": "What could be improved about this video?", "type": "text"}

    ]



# In a real application, this would render a form and collect responses# For this example, we'll simulate responses    responses = {

        "video_id": video_id,

        "user_id": user_id,

        "timestamp": time.time(),

        "ratings": {

            "quality": 4,

            "realism": 3,

            "usefulness": 4

        },

        "comments": "The lighting was great but motion could be smoother."

    }# In a real application, store this in a database

    store_feedback(responses)# Analyze feedback trends

    analyze_feedback_trends(video_id)    return responses

4.3 迭代改进策略

为了不断提高您的成果：

  1. 提示改进：根据生成结果系统地改进提示
  2. 模式识别：确定哪些元素始终能够带来更好的输出
  3. 样式库：针对不同用例开发有效的样式描述集合
  4. 参数优化：尝试不同的设置以找到最佳配置
  5. 反馈循环：将用户反馈纳入快速开发

实施持续改进流程：

Return the best result

    best_result = max(results, key=lambda x: x["score"])
    print(f"Best result was iteration {best_result[‘iteration’]} with score {best_result[‘score’]}/10")
    return best_result

    for i in range(iterations):

        print(f"Iteration {i+1} with prompt: {current_prompt[:50]}...")



# Generate video with current prompt

        response = openai.Sora.create(

            prompt=current_prompt,

            duration_seconds=10

        )



# Collect evaluation (in a real system, this could be user feedback)

        evaluation = evaluate_generation(current_prompt, response.data[0].url)

        results.append({

            "iteration": i+1,

            "prompt": current_prompt,

            "score": evaluation["overall"],

            "url": response.data[0].url

        })



# If score is high enough, stop iterations

        if evaluation["overall"] >= 8:

            print("Reached satisfactory quality. Stopping iterations.")

            break



# Use feedback to improve the prompt

        if evaluation["prompt_adherence"] < 7:

            current_prompt = add_specificity(current_prompt)

        if evaluation["consistency"] < 7:

            current_prompt = enhance_physical_descriptions(current_prompt)

        if evaluation["narrative"] < 7:

            current_prompt = improve_narrative_flow(current_prompt)



        print(f"Revised prompt: {current_prompt[:50]}...")

        time.sleep(2)



# Prevent rate limiting



# Return the best result

    best_result = max(results, key=lambda x: x["score"])

    print(f"Best result was iteration {best_result['iteration']} with score {best_result['score']}/10")

    return best_result

5、确保你的 Sora 实施具有未来保障

随着 Sora API 的发展，适应性设计将确保您的实施保持有效。

5.1 适应 API 更新和变化

构建弹性实施方案：

  1. 版本处理：构建代码以适应不同的 API 版本
  2. 功能检测：检查可用功能，而不是假设功能
  3. 优雅降级：设计系统在需要时可以回退到更简单的功能
  4. 监控：针对 API 行为或性能的变化实施警报
  5. 文档同步：定期查看 OpenAI 的文档以获取更新

版本感知的实现方法：

        return params

    def _detect_api_version(self):

        """Detect the current [Sora API](https://www.explinks.com/blog/ua-how-to-call-soras-api) version"""

        try:



# Make a minimal API call to check version

            metadata = openai.Sora.get_info()

            return metadata.version

        except:



# Fall back to default version if detection fails

            return "v1"



    def generate_video(self, prompt, duration, **kwargs):

        """Version-aware video generation"""

        if self._supports_feature("high_resolution") and kwargs.get("high_res"):

            resolution = "1080p"

        else:

            resolution = "720p"



        if self._supports_feature("extended_duration") and duration > 60:



# Handle with segmentation for older API versions

            return self._generate_segmented(prompt, duration, **kwargs)



# Standard generation with version-appropriate parameters

        params = self._prepare_parameters(prompt, duration, **kwargs)

        return openai.Sora.create(**params)



    def _supports_feature(self, feature_name):

        """Check if current API version supports a specific feature"""

        feature_map = {

            "high_resolution": ["v1.2", "v2.0"],

            "extended_duration": ["v2.0"],

            "style_transfer": ["v1.5", "v2.0"]

        }



        if feature_name in feature_map:

            return self.api_version in feature_map[feature_name]

        return False



    def _prepare_parameters(self, prompt, duration, **kwargs):

        """Prepare version-appropriate parameters"""



# Base parameters supported across versions

        params = {

            "prompt": prompt,

            "duration_seconds": min(duration, 60)



# Enforce limits for older versions

        }



# Add version-specific parameters

        if self.api_version >= "v1.5" and "style" in kwargs:

            params["style_preset"] = kwargs["style"]



# Add other parameters based on version capability



        return params

5.2 扩展您的应用程序

对于预期需求增加的应用程序：

  1. 队列管理：为大容量应用程序实现请求排队
  2. 异步处理：使用异步请求来获得更好的吞吐量
  3. 资源分配：根据需求动态调整资源分配
  4. 分布式架构：设计可水平扩展的系统
  5. 缓存策略：实现多级缓存，减少API调用

可扩展队列实现：

In a real implementation, use the OpenAI async client

    return openai.Sora.create(
        prompt=prompt,
        duration_seconds=duration
    )
async def send_callback(url, data):
    """Send callback to notify of completion"""
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        await session.post(url, json=data)

# Limit concurrent processing

@app.post("/generate")

async def enqueue_generation(request: VideoRequest, background_tasks: BackgroundTasks):



# Add to queue

    await request_queue.put(request)



# Start processing in background if not already running

    background_tasks.add_task(process_queue)



    return {"status": "queued", "queue_position": request_queue.qsize()}

async def process_queue():

    while not request_queue.empty():

        async with processing_semaphore:

            request = await request_queue.get()



            try:



# Generate video

                response = await generate_video_async(request.prompt, request.duration)



# Notify via callback

                await send_callback(request.callback_url, {

                    "user_id": request.user_id,

                    "status": "completed",

                    "video_url": response.data[0].url

                })



            except Exception as e:



# Handle failures

                await send_callback(request.callback_url, {

                    "user_id": request.user_id,

                    "status": "failed",

                    "error": str(e)

                })



            finally:

                request_queue.task_done()



async def generate_video_async(prompt, duration):

    """Asynchronous video generation"""



# In a real implementation, use the OpenAI async client

    return openai.Sora.create(

        prompt=prompt,

        duration_seconds=duration

    )

async def send_callback(url, data):

    """Send callback to notify of completion"""

    async with aiohttp.ClientSession() as session:

        await session.post(url, json=data)

6、OpenAI Sora API 集成案例

无论您是将 Sora 集成到应用程序的开发人员、希望扩展工具包的内容创建者，还是寻求转变视觉内容制作的组织，本指南中涵盖的原则和技术都为成功实施和优化 OpenAI Sora API 提供了路线图。

prompt="A calm lake reflecting the sunrise, with mountains in the background and birds flying across the sky.",

duration_seconds=10

)

6.1 访问生成的视频URL

video_url = response.data[0].url

### Essential Parameters Explained

The Sora API accepts several key parameters that control the generation process:

- **prompt** (required): The text description of the video you want to generate. This is the most important parameter and should be detailed and specific.

- **duration_seconds**: Specifies the desired length of the video (typically 1-60 seconds).

- **output_format**: The file format for the generated video (e.g., "mp4", "webm").

- **resolution**: The dimensions of the output video (e.g., "1080p", "720p").

- **style_preset**: Optional parameter to influence the visual style (e.g., "cinematic", "animation", "documentary").

- **negative_prompt**: Descriptions of what you want to avoid in the generated video.

### Understanding Response Formats

The API returns a structured response containing:

```json



{

  "id": "gen-2xJ7LjGi8M5UgRq2XCTg8Zp2",

  "created": 1709548934,

  "status": "completed",

  "data": [

    {

      "url": "https://cdn.openai.sora.generation/videos/gen-2xJ7LjGi8M5UgRq2XCTg8Zp2.mp4",

      "metadata": {

        "duration_ms": 10000,

        "resolution": "1080p",

        "format": "mp4"

      }

    }

  ]

}```



关键要素包括：



- id：生成请求的唯一标识符

- 状态：生成的当前状态（“处理中”、“完成”、“失败”）

- data.url：下载生成视频的URL

- 元数据：有关生成视频的技术细节



### 6.2 错误处理最佳实践



使用 Sora API 时，强大的错误处理至关重要：

try:
    response = openai.Sora.create(
        prompt="A serene mountain landscape with flowing rivers and dense forests.",
        duration_seconds=15
    )
    video_url = response.data[0].url

except openai.error.RateLimitError:

Handle rate limiting

    print("Rate limit exceeded. Implementing exponential backoff…")
    time.sleep(30)

except openai.error.InvalidRequestError as e:

Handle invalid requests (e.g., problematic prompts)

    print(f"Invalid request: {str(e)}")

except Exception as e:

Handle other exceptions

    print(f"An error occurred: {str(e)}")

建议采用指数退避实现智能重试逻辑来处理速率限制和瞬态错误。



## 7、OpenAI Sora API 提示词编写技巧



提示符的质量会显著影响 Sora 的输出。学习如何编写有效的提示符或许是使用 API 最重要的技能。



### 7.1 视频生成的提示工程原理



有效的 Sora 提示通常遵循以下原则：



1. __具体而详细__：包括有关设置、主题、动作、灯光、摄像机移动和风格的信息。

2. __时间结构__：按时间顺序描述事件的顺序，帮助 Sora 理解叙述流程。

3. __包括视觉和感官细节__：提及颜色、纹理、声音（即使视频是无声的）和氛围。

4. __指定技术方面__：相关时，包括摄像机角度、镜头、过渡和动作。

5. __平衡约束和创作自由__：提供足够的指导，但不要过度限制[人工智能](https://www.explinks.com/wiki/what-is-artificial-intelligence/)的解释。



### 7.2 有效提示示例



__基本提示：__



一只红狐狸在雪林中奔跑。



__改进的提示：__



一只尾巴浓密的红狐狸在茂密的冬日森林中奔跑。白雪皑皑的松树环绕着小路。清晨的阳光透过枝叶，在雪地上留下斑驳的光芒。狐狸快速地从左到右移动，偶尔回头望向镜头。随着狐狸的经过，广角镜头逐渐过渡到特写。



改进的提示提供了更多关于场景、灯光、运动方向和摄影工作的背景信息，从而产生更具体、更可控的输出。



### 7.3 描述运动和过渡



对于动态视频，有效地传达动作至关重要：



- __明确方向__：“从左向右移动”而不是仅仅“移动”

- __指定速度__：“缓慢平移”与“快速扫描”

- __描述过渡__：“从白天过渡到夜晚”或“切换到俯视图”

- __详细镜头运动__：“随着拍摄对象接近而进行推拉变焦”或“跟随角色进行慢速跟踪拍摄”



### 7.4 掌控风格、情绪和美学



风格指导有助于设定视觉基调：



东京夜晚熙熙攘攘的街道，以霓虹黑色电影风格拍摄。浓重的阴影与鲜艳的霓虹灯形成鲜明对比，倒映在雨水湿滑的街道上。慢动作镜头捕捉撑伞行人穿过十字路口的场景。变形镜头拍摄的过往车辆前灯产生的眩光。



这个提示不仅描述了内容，还具体引用了电影风格并提供了有关视觉处理的细节。



### 7.5 需要避免的常见陷阱



- __矛盾的描述__：避免使用相互矛盾的元素，例如“阳光明媚，繁星点点的夜空”

- __过于复杂的序列__：将复杂的场景分成不同的几代通常效果更好

- __模糊的术语__：“好看”或“漂亮”是主观的，不如具体的视觉描述有用

- __主题或动作过多__：提示过多可能会使模型混乱

- __忽略物理一致性__：记住，物体需要在整个场景中遵循基本物理



## 8、OpenAI Sora API 高级技术



一旦您熟悉了基本的视频生成，您就可以探索更复杂的方法来扩展 Sora 的功能。



### 8.1 链接多代



对于较长的叙述或复杂的序列，您可以将多个代链接在一起：

def generate_story_sequence(scene_descriptions, durations):
    video_urls = []

    for i, (description, duration) in enumerate(zip(scene_descriptions, durations)):
        print(f"Generating scene {i+1}: {description[:50]}…")

        response = openai.Sora.create(
            prompt=description,
            duration_seconds=duration
        )

        video_urls.append(response.data[0].url)
        time.sleep(2)

Avoid rate limiting

    return video_urls

Example usage

scene_descriptions = [
    "A seed sprouting from soil, close-up timelapse with morning light.",
    "The sprout growing into a small plant, developing its first leaves.",
    "The plant maturing and developing flower buds, still in timelapse.",
    "The flower blooming in vibrant colors, attracting a hummingbird."
]
durations = [8, 12, 10, 15]
video_sequence = generate_story_sequence(scene_descriptions, durations)

然后可以使用 MoviePy 或 ffmpeg 等视频编辑库连接这些视频。



### 8.2 场景延续和扩展视频



为了保持场景间的一致性：

First generation

initial_response = openai.Sora.create(
    prompt="A young woman in a red dress walks along a beach at sunset, seen from behind.",
    duration_seconds=10
)

Continuation with reference to maintain character consistency

continuation_response = openai.Sora.create(
    prompt="The same woman in the red dress now turns to face the ocean, the golden sunset light illuminating her face as she smiles.",
    duration_seconds=12
)

### 8.3 风格转换应用



您可以尝试将特定的视觉样式应用到您的世代中：

styles = [
    "in the style of a watercolor painting",
    "filmed as classic film noir with high contrast black and white",
    "rendered as a vibrant anime scene",
    "captured as a vintage 8mm home movie"
]
base_prompt = "A sailboat on a calm lake with mountains in the background"
for style in styles:
    styled_prompt = f"{base_prompt}, {style}"
    print(f"Generating: {styled_prompt}")

    response = openai.Sora.create(
        prompt=styled_prompt,
        duration_seconds=8
    )

Process response

### 8.4 与其他 OpenAI API 结合



对于更复杂的工作流程，请将 Sora 与其他 [OpenAI ](https://www.explinks.com/provider/uid202405280134182e2ed4)服务结合使用：

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

Use GPT to enhance a basic prompt

basic_idea = "Dog in a park"
gpt_response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a video description expert. Expand the basic video idea into a detailed, visually rich prompt for a video generation AI."},
        {"role": "user", "content": f"Basic idea: {basic_idea}"}
    ]
)
enhanced_prompt = gpt_response.choices[0].message.content

Use the enhanced prompt with Sora

sora_response = openai.Sora.create(
    prompt=enhanced_prompt,
    duration_seconds=15
)

## 结论



[OpenAI Sora API](https://www.explinks.com/blog/ua-openai-sora-api-application-guide/) 代表了 [AI 生成视频](https://www.explinks.com/blog/ua-streamingt2v-agent-development-leading-ai-long-video-generation-new-era)领域的重大进步，它提供了前所未有的能力，可以将[文本描述](https://www.explinks.com/blog/dalle3-api)转化为高质量、连贯的视觉内容。正如我们在本指南中所探讨的，要有效地实现 Sora，需要理解其技术层面以及成功生成视频的创意原则。



对于希望利用 Sora 的开发人员和内容创建者来说，关键要点包括：



1. __提示设计至关重要__：提示的质量和精准度对生成结果有显著影响。投入时间开发和完善你的提示设计技巧。

2. __了解技术基础__：有效使用 API 需要了解其参数、响应格式和错误处理方法。

3. __负责任地构建__：与任何强大的人工智能技术一样，考虑实施的道德影响并建立适当的保障措施。

4. __优化效率__：战略缓存、批处理和资源管理有助于控制成本并提高性能。

5. __迭代和改进__：实施系统的反馈收集和评估，以不断提高您的结果。



随着技术的不断发展，保持适应性将是最大限度发挥其潜力的关键。通过兼顾技术卓越性和创意品质，您可以充分利用这一突破性工具的全部功能，创作出引人入胜的视觉内容，而这在几年前还是不可能实现或成本高昂的。



未来几年，AI 视频生成能力将迎来显著提升，分辨率将更高、时长将更长、控制将更精准，创意可能性也将进一步拓展。现在就打下坚实的知识[基础和最佳实践](https://www.explinks.com/blog/wx-api-design-from-basics-to-best-practices)，您将能够充分利用这些新兴技术。



__文章转载自：__[How to Use OpenAI's Sora API: A Comprehensive Guide](https://qodex.ai/blog/openai-sora-api)
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