Генерация видео

Ниже приведён перевод и адаптация официального руководства OpenAI Sora с сохранением структуры и примеров, адаптированных под AITUNNEL.

Обзор

Sora — новейшая видеомодель OpenAI, создающая детальные динамичные клипы с аудио по тексту или изображениям. Видео‑API (preview) открывает эти возможности: позволяет программно создавать, расширять и ремиксировать видео. Доступно три ключевых действия:

Создать видео (POST /v1/videos)
Получить статус (GET /v1/videos/{video_id})
Скачать видео (GET /v1/videos/{video_id}/content)

Модели

Sora 2

sora-2 — для скорости и гибкости. Подходит для быстрых итераций, концептов и соцсетей.

Sora 2 Pro

sora-2-pro — более стабильное и качественное выводимое видео. Подходит для продакшн‑задач и маркетинговых материалов.

Wan 2.6

wan2.6 — модель Qwen для текста и изображения в видео. Длительности 5, 10 или 15 секунд.

Wan 2.5

wan2.5 — модель Qwen для текста и изображения в видео. Длительности 5 или 10 секунд.

Генерация видео

Генерация — асинхронный процесс:

POST /v1/videos возвращает объект задания с id и начальным status
Либо опрашивайте GET /v1/videos/{video_id}, либо используйте вебхуки
После completed скачайте MP4 GET /v1/videos/{video_id}/content

Начать рендер (curl)

bash

curl -X POST "https://api.aitunnel.ru/v1/videos" \
  -H "Authorization: Bearer $AITUNNEL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: multipart/form-data" \
  -F prompt="Wide tracking shot of a teal coupe driving through a desert highway, heat ripples visible, hard sun overhead." \
  -F model="sora-2-pro" \
  -F size="1280x720" \
  -F seconds="8"

Ответ (пример):

json

{
  "id": "video_68d7512d07848190b3e45da0ecbebcde004da08e1e0678d5",
  "object": "video",
  "created_at": 1758941485,
  "status": "queued",
  "model": "sora-2-pro",
  "progress": 0,
  "seconds": "8",
  "size": "1280x720"
}

Мониторинг прогресса

JavaScriptPython

javascript

import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.aitunnel.ru/v1',
  apiKey: process.env.AITUNNEL_API_KEY
});

async function main() {
  const video = await openai.videos.createAndPoll({
    model: 'sora-2',
    prompt: "A video of the words 'Thank you' in sparkling letters",
  });

  if (video.status === 'completed') {
    console.log('Video successfully completed: ', video);
  } else {
    console.log('Video creation failed. Status: ', video.status);
  }
}

main();

python

import asyncio
import os
from openai import AsyncOpenAI

client = AsyncOpenAI(
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1",
    api_key=os.getenv("AITUNNEL_API_KEY")
)

async def main() -> None:
    video = await client.videos.create_and_poll(
        model="sora-2",
        prompt="A video of a cat on a motorcycle",
    )

    if video.status == "completed":
        print("Video successfully completed:", video)
    else:
        print("Video creation failed. Status:", video.status)

asyncio.run(main())

Примечание о вебхуках: на проде используйте вебхуки (video.completed, video.failed) вместо частого опроса.

Получение результатов

Скачать MP4 (curl)

bash

curl -L "https://api.aitunnel.ru/v1/videos/video_abc123/content" \
  -H "Authorization: Bearer $AITUNNEL_API_KEY" \
  --output video.mp4

Дополнительные ассеты (thumbnail, spritesheet)

bash

# thumbnail
curl -L "https://api.aitunnel.ru/v1/videos/video_abc123/content?variant=thumbnail" \
  -H "Authorization: Bearer $AITUNNEL_API_KEY" \
  --output thumbnail.webp

# spritesheet
curl -L "https://api.aitunnel.ru/v1/videos/video_abc123/content?variant=spritesheet" \
  -H "Authorization: Bearer $AITUNNEL_API_KEY" \
  --output spritesheet.jpg

Использование изображений как референсов

Прикрепите изображение через input_reference, чтобы оно стало первым кадром видео. Разрешение изображения должно совпадать с параметром size. Поддерживаемые форматы: image/jpeg, image/png, image/webp.

Существует два способа передачи input_reference:

Способ	Content-Type	Описание
Файл (multipart)	`multipart/form-data`	Изображение загружается напрямую как файл
JSON (image_url)	`application/json`	Передаётся URL или base64 data URL внутри объекта `{"image_url": "..."}`

Распространённая ошибка

При использовании JSON поле называется image_url, а не file. Запрос с input_reference: {"file": "..."} вернёт ошибку Unknown parameter: 'input_reference.file'.

javascript

import fs from 'node:fs';
import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.aitunnel.ru/v1',
  apiKey: process.env.AITUNNEL_API_KEY
});

const fileStream = fs.createReadStream('image.png');

const video = await openai.videos.create({
  model: 'sora-2-pro',
  prompt: 'She turns around and smiles, then slowly walks out of the frame.',
  size: '1280x720',
  seconds: '8',
  input_reference: await OpenAI.toFile(fileStream, 'image.png', { contentType: 'image/png' })
});

console.log(video.id, video.status);

python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1",
    api_key=os.getenv("AITUNNEL_API_KEY")
)

with open("image.png", "rb") as img:
    video = client.videos.create(
        model="sora-2-pro",
        prompt="She turns around and smiles, then slowly walks out of the frame.",
        size="1280x720",
        seconds="8",
        input_reference=img,
    )

print(video.id, video.status)

python

import asyncio
import aiohttp
import aiofiles
import os

AITUNNEL_API_KEY = os.getenv("AITUNNEL_API_KEY")
BASE_URL = "https://api.aitunnel.ru/v1"

async def create_video_with_image(image_path: str, prompt: str) -> dict:
    """Создаёт задачу генерации видео с референсным изображением (multipart)."""
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with aiofiles.open(image_path, "rb") as f:
            image_data = await f.read()

        form = aiohttp.FormData()
        form.add_field("model", "sora-2-pro")
        form.add_field("prompt", prompt)
        form.add_field("size", "1280x720")
        form.add_field("seconds", "8")
        form.add_field(
            "input_reference",
            image_data,
            filename="image.jpeg",
            content_type="image/jpeg",
        )

        async with session.post(
            f"{BASE_URL}/videos",
            headers={"Authorization": f"Bearer {AITUNNEL_API_KEY}"},
            data=form,
        ) as resp:
            resp.raise_for_status()
            return await resp.json()


async def poll_video(video_id: str) -> dict:
    """Опрашивает статус задачи до завершения."""
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        while True:
            async with session.get(
                f"{BASE_URL}/videos/{video_id}",
                headers={"Authorization": f"Bearer {AITUNNEL_API_KEY}"},
            ) as resp:
                resp.raise_for_status()
                data = await resp.json()

            status = data.get("status")
            progress = data.get("progress", 0)
            print(f"Status: {status}, progress: {progress}%")

            if status == "completed":
                return data
            if status == "failed":
                raise RuntimeError(f"Video generation failed: {data}")

            await asyncio.sleep(15)


async def download_video(video_id: str, output_path: str) -> None:
    """Скачивает готовое MP4."""
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(
            f"{BASE_URL}/videos/{video_id}/content",
            headers={"Authorization": f"Bearer {AITUNNEL_API_KEY}"},
        ) as resp:
            resp.raise_for_status()
            async with aiofiles.open(output_path, "wb") as f:
                async for chunk in resp.content.iter_chunked(1024 * 64):
                    await f.write(chunk)
    print(f"Saved to {output_path}")


async def main():
    job = await create_video_with_image(
        image_path="image.jpeg",
        prompt="She turns around and smiles, then slowly walks out of the frame.",
    )
    video_id = job["id"]
    print(f"Job created: {video_id}")

    await poll_video(video_id)
    await download_video(video_id, "output.mp4")


asyncio.run(main())

python

import os
import base64
import asyncio
import aiohttp
import aiofiles

AITUNNEL_API_KEY = os.getenv("AITUNNEL_API_KEY")
BASE_URL = "https://api.aitunnel.ru/v1"

async def create_video_json(image_path: str, prompt: str) -> dict:
    """Создаёт задачу через JSON с base64 data URL в поле image_url."""
    async with aiofiles.open(image_path, "rb") as f:
        raw = await f.read()

    b64 = base64.b64encode(raw).decode()
    data_url = f"data:image/jpeg;base64,{b64}"

    payload = {
        "model": "sora-2-pro",
        "prompt": prompt,
        "size": "1280x720",
        "seconds": "8",
        "input_reference": {
            "image_url": data_url   # ключ именно "image_url", не "file"
        },
    }

    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.post(
            f"{BASE_URL}/videos",
            headers={
                "Authorization": f"Bearer {AITUNNEL_API_KEY}",
                "Content-Type": "application/json",
            },
            json=payload,
        ) as resp:
            resp.raise_for_status()
            return await resp.json()

bash

curl -X POST "https://api.aitunnel.ru/v1/videos" \
  -H "Authorization: Bearer $AITUNNEL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: multipart/form-data" \
  -F prompt="She turns around and smiles, then slowly walks out of the frame." \
  -F model="sora-2-pro" \
  -F size="1280x720" \
  -F seconds="8" \
  -F input_reference="@sample_720p.jpeg;type=image/jpeg"

Ремикс готовых видео

Сделайте точечные правки без полного пересоздания. Передайте prompt c описанием изменения.

bash

curl -X POST "https://api.aitunnel.ru/v1/videos/video_abc123/remix" \
  -H "Authorization: Bearer $AITUNNEL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "Shift the color palette to teal, sand, and rust, with a warm backlight."
  }'

Формат ответа (сводка)

json

{
  "id": "video_abc123",
  "object": "video",
  "status": "in_progress",
  "model": "sora-2",
  "progress": 33,
  "seconds": "8",
  "size": "1280x720"
}

Лучшие практики

Описывайте тип кадра, сюжет, действие, окружение и освещение
Используйте вебхуки вместо частого опроса
Соблюдайте guardrails: 18-, нет защищённых персонажей/музыки, без реальных лиц в input изображениях

API Reference (кратко)

POST `/v1/videos` — создать видео

Обязательные поля:

prompt (string) — описание видео
model (string) — модель (sora-2, sora-2-pro, wan2.6, wan2.5)

Опциональные поля:

seconds (string) — длительность, по умолчанию "4" (допустимые значения зависят от модели)
size (string) — разрешение, по умолчанию "720x1280"

Параметр input_reference (Image-to-Video):

При multipart/form-data — файл загружается напрямую:

-F input_reference="@image.jpeg;type=image/jpeg"

При application/json — объект с одним из ключей:

json

{ "input_reference": { "image_url": "https://..." } }
{ "input_reference": { "image_url": "data:image/jpeg;base64,..." } }
{ "input_reference": { "file_id": "file-abc123" } }

Формат ответа:

json

{
  "id": "video_abc123",
  "object": "video",
  "created_at": 1758941485,
  "status": "queued",
  "model": "sora-2-pro",
  "progress": 0,
  "seconds": "8",
  "size": "1280x720"
}

Поле id — идентификатор задачи, используется в последующих запросах.

Возможные значения status: queued → in_progress → completed / failed.

GET `/v1/videos/{video_id}` — статус и метаданные

GET `/v1/videos/{video_id}/content` — скачать контент

Параметр variant: video (по умолчанию), thumbnail, spritesheet.

POST `/v1/videos/{video_id}/remix` — ремикс готового видео

Тело: prompt (string, required).

Генерация видео ​

Обзор ​

Модели ​

Sora 2 ​

Sora 2 Pro ​

Wan 2.6 ​

Wan 2.5 ​

Генерация видео ​

Начать рендер (curl) ​

Мониторинг прогресса ​

Получение результатов ​

Скачать MP4 (curl) ​

Дополнительные ассеты (thumbnail, spritesheet) ​

Использование изображений как референсов ​

Ремикс готовых видео ​

Формат ответа (сводка) ​

Лучшие практики ​

API Reference (кратко) ​

POST /v1/videos — создать видео ​

GET /v1/videos/{video_id} — статус и метаданные ​

GET /v1/videos/{video_id}/content — скачать контент ​

POST /v1/videos/{video_id}/remix — ремикс готового видео ​

Генерация видео

Обзор

Модели

Sora 2

Sora 2 Pro

Wan 2.6

Wan 2.5

Генерация видео

Начать рендер (curl)

Мониторинг прогресса

Получение результатов

Скачать MP4 (curl)

Дополнительные ассеты (thumbnail, spritesheet)

Использование изображений как референсов

Ремикс готовых видео

Формат ответа (сводка)

Лучшие практики

API Reference (кратко)

POST `/v1/videos` — создать видео

GET `/v1/videos/{video_id}` — статус и метаданные

GET `/v1/videos/{video_id}/content` — скачать контент

POST `/v1/videos/{video_id}/remix` — ремикс готового видео