Sora 2 cobra US$ 0,10 por segundo de v\u00eddeo gerado na camada padr\u00e3o e US$ 0,05 por segundo na camada em lote.<\/strong> H\u00e1 apenas uma resolu\u00e7\u00e3o \u2014 720p, seja em paisagem (1280\u00d7720) ou retrato (720\u00d71280) \u2014, portanto, ao contr\u00e1rio da maioria dos modelos de v\u00eddeo, n\u00e3o h\u00e1 uma escala de resolu\u00e7\u00f5es a considerar. Voc\u00ea escolhe uma camada, e essa \u00e9 toda a decis\u00e3o de precifica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n Essa simplicidade vale mais do que parece. O Veo 3.1 distribui sete pontos de pre\u00e7o entre tr\u00eas camadas e tr\u00eas resolu\u00e7\u00f5es, com uma diferen\u00e7a de doze vezes entre o mais barato e o mais caro; grande parte do dinheiro desperdi\u00e7ado pelas equipes na gera\u00e7\u00e3o de v\u00eddeos \u00e9 perdida ao escolher o ponto errado nessa escala. O Sora 2 tem dois pre\u00e7os, e eles diferem exatamente por um fator de 2\u00d7.<\/p>\n A camada em lote reduz pela metade a tarifa em troca de lat\u00eancia: voc\u00ea envia o trabalho e o recolhe posteriormente, em vez de aguardar a resposta. Mesmo modelo, mesma resolu\u00e7\u00e3o, mesmo resultado final.<\/p>\n Isso torna a escolha incomumente clara. Se uma pessoa estiver observando um indicador de carregamento \u2014 uma ferramenta interativa, um ciclo de prompt e pr\u00e9-visualiza\u00e7\u00e3o, uma demonstra\u00e7\u00e3o ao vivo \u2014 voc\u00ea estar\u00e1 pagando o dobro pelo tempo de resposta, o que pode ser, de fato, a escolha correta. Se o trabalho for enfileirado, agendado ou executado durante a noite, a camada em lote representa uma economia direta de 50% sem qualquer compromisso de qualidade.<\/p>\n Mais trabalhos de produ\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo caem na segunda categoria do que as equipes sup\u00f5em. Um pipeline que gera cinquenta clipes para redes sociais por noite n\u00e3o tem ningu\u00e9m esperando por ele; os clipes s\u00e3o necess\u00e1rios at\u00e9 a manh\u00e3 seguinte. Executar esse processo na camada padr\u00e3o duplica a conta por uma lat\u00eancia que ningu\u00e9m utiliza. Antes de se comprometer com uma tarifa, a pergunta que vale a pena fazer n\u00e3o \u00e9 qu\u00e3o r\u00e1pida \u00e9 a camada, mas quem est\u00e1 esperando.<\/p>\n A tarifa por segundo subestima significativamente o custo real, e a tabela de clipes acima representa a vers\u00e3o otimista \u2014 ela considera apenas uma gera\u00e7\u00e3o bem-sucedida.<\/p>\n A gera\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo n\u00e3o entrega um plano utiliz\u00e1vel na primeira tentativa. Falhas na ader\u00eancia ao prompt, artefatos de movimento, movimentos indesejados da c\u00e2mera e simples desvios est\u00e9ticos fazem com que um \u00fanico plano normalmente exija de tr\u00eas a dez gera\u00e7\u00f5es antes que um seja considerado v\u00e1lido. A unidade honesta de custo n\u00e3o \u00e9 o clipe, mas o aceito<\/em> clipe.<\/p>\n A US$ 0,05 por segundo na camada em lote, um plano de dez segundos custa 50 centavos por tentativa. Com uma m\u00e9dia realista de cinco tentativas por plano aceito, um plano aceito de dez segundos custa US$ 2,50. Uma sequ\u00eancia de noventa segundos montada a partir de nove desses planos custa cerca de US$ 22 apenas na gera\u00e7\u00e3o. Esse \u00e9 o valor que deve constar no or\u00e7amento, e corresponde aproximadamente a cinco vezes o valor sugerido \u00e0 primeira vista pela tabela de tarifas.<\/p>\n O mesmo multiplicador aplica-se a todos os modelos deste site, portanto comparar as tarifas b\u00e1sicas continua sendo a maneira correta de comparar provedores \u2014 o fator de repeti\u00e7\u00f5es \u00e9 amplamente comum entre eles. Isso simplesmente significa que cada valor absoluto \u00e9 cerca de cinco vezes maior do que parece \u00e0 primeira vista.<\/p>\n Retrato e paisagem custam o mesmo por segundo em todas as camadas do Sora. A sa\u00edda vertical para plataformas de conte\u00fado curto n\u00e3o possui nenhum custo adicional, o que nem sempre ocorre em todos os fluxos de trabalho: equipes que geram em paisagem e depois recortam para retrato na p\u00f3s-produ\u00e7\u00e3o est\u00e3o pagando por pixels que descartam, al\u00e9m de obter uma composi\u00e7\u00e3o pior. Gere no formato de aspecto que voc\u00ea pretende publicar.<\/p>\n A US$ 0,05 na camada em lote, o Sora 2 iguala a tarifa por segundo mais barata publicada nesta base de dados, equiparando-se ao Veo 3.1 Lite em 720p e ao Wan 2.5. Na camada padr\u00e3o, ele fica em US$ 0,10, alinhado ao Veo 3.1 Fast em 720p.<\/p>\n A compara\u00e7\u00e3o que define projetos reais \u00e9 o Sora 2 contra o Veo 3.1 Standard a US$ 0,40 por segundo: 4\u00d7 na camada padr\u00e3o e 8\u00d7 contra a camada em lote. Se essa diferen\u00e7a \u00e9 justificada depende inteiramente de se sua entrega exige o que a camada superior oferece, e, para um clipe em 720p assistido em um smartphone, muitas vezes isso n\u00e3o \u00e9 necess\u00e1rio. O erro caro na gera\u00e7\u00e3o de v\u00eddeo raramente \u00e9 escolher o provedor errado \u2014 \u00e9, sim, adotar por padr\u00e3o a camada superior de algum provedor para uma sa\u00edda que ningu\u00e9m jamais ver\u00e1 em resolu\u00e7\u00e3o total.<\/p>\n 720p \u00e9 o teto. Para entregas em 1080p, voc\u00ea precisa de Sora 2 Pro<\/a>, e para 4K nenhuma das camadas do Sora alcan\u00e7a esse n\u00edvel a qualquer pre\u00e7o \u2014 Veo 3.1<\/a> \u00e9 o \u00fanico modelo nesta base de dados que o faz, a US$ 0,60 por segundo.<\/p>\n Existe um fluxo de trabalho que evita pagar pela resolu\u00e7\u00e3o enquanto voc\u00ea ainda est\u00e1 iterando: gere e selecione no Sora 2 a US$ 0,05\u2013US$ 0,10, e re-renderize apenas os planos escolhidos na camada superior. Como a sele\u00e7\u00e3o descarta cerca de quatro tentativas em cada cinco, realizar essa filtragem na tarifa mais barata, em vez da mais cara, \u00e9 onde a economia realmente ocorre. Trabalhar integralmente na camada Sora 2 Pro em 1080p custa 14\u00d7 mais por tentativa do que trabalhar na camada em lote do Sora 2.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" OpenAI video model billed per second of output, with a batch tier at half price.<\/p>","protected":false},"featured_media":0,"template":"","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"cm_developer":"OpenAI","cm_model_type":"Video generation","cm_modality":"Text, Image -> Video","cm_parameters":"","cm_context_window":"\u2014","cm_max_output":"","cm_license":"","cm_open_weights":"no","cm_release_date":"2026","cm_input_price":"","cm_output_price":"","cm_api_providers":"","cm_vram_fp16":"","cm_vram_q4":"","cm_min_gpu":"","cm_benchmarks":"","cm_official_url":""},"class_list":["post-2250","ai_model","type-ai_model","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/ai_model\/2250","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/ai_model"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/ai_model"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2250"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Escolher entre lote ou padr\u00e3o \u00e9 a \u00fanica decis\u00e3o<\/h2>\n
Quanto custa, de fato, um projeto real<\/h2>\n
A orienta\u00e7\u00e3o \u00e9 gratuita, mas a resolu\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9<\/h2>\n
Como o Sora 2 se compara<\/h2>\n
Onde o Sora 2 atinge seu limite<\/h2>\n