sora2api GitHub项目完整使用教程：从部署到API调用【2026最新】

想要免费使用OpenAI的Sora视频生成功能，但苦于没有ChatGPT Pro订阅或无法访问官方服务？sora2api是一个开源项目，它将Sora的Web接口逆向封装成标准的OpenAI API格式，让你可以在本地搭建自己的Sora API服务。

这个项目在GitHub上已获得800+星标，支持文生图、文生视频、图生视频等多种功能，并且完全兼容OpenAI SDK。本文将从零开始，详细讲解如何部署和使用sora2api，包括Docker部署、Python本地部署、API调用示例，以及Storyboard、Remix等高级功能的使用方法。

无论你是想体验Sora功能的个人开发者，还是需要搭建私有化视频生成服务的技术人员，读完本文都能快速上手sora2api项目。

sora2api项目介绍：免费使用Sora的开源方案

sora2api是一个逆向工程项目，它将OpenAI Sora的Web接口包装成标准的OpenAI API格式，让开发者可以通过熟悉的API调用方式使用Sora的视频生成能力。

该项目的核心价值在于解决了两个痛点：首先，官方Sora API尚未正式开放，只能通过网页端使用；其次，对于无法访问ChatGPT的用户，sora2api提供了一种替代方案。项目托管在GitHub上，采用MIT开源协议，目前已有800+星标和270+Fork。

sora2api的核心功能包括：

文生图和文生视频是最基础的功能，支持方形、横屏、竖屏三种比例，视频时长支持10秒、15秒和25秒。图生视频功能允许你上传一张图片作为视频的起始帧，由AI续写后续画面。此外，项目还支持Storyboard故事板功能，可以实现分镜控制，让多个场景按顺序生成。

技术层面，sora2api采用账号池设计，支持多Token管理和自动负载均衡。当一个Token即将过期时，系统会自动刷新，保证服务连续性。项目还内置了HTTP/SOCKS5代理支持、SQLite数据库持久化存储，以及Web管理后台。

需要说明的是，sora2api依赖有效的ChatGPT账号Token才能工作。如果你需要使用Pro系列模型（如sora2pro），则需要ChatGPT Pro订阅账号。普通账号只能使用基础的sora2系列模型。

Docker一键部署sora2api完整教程

Docker是部署sora2api最简单的方式，只需几条命令即可启动服务。部署前请确保你的机器已安装Docker和Docker Compose。

第一步：克隆项目代码

打开终端，执行以下命令克隆sora2api项目到本地：

hljs bash复制
git clone https://github.com/TheSmallHanCat/sora2api.git
cd sora2api

第二步：启动Docker容器

项目提供了预配置的docker-compose.yml文件，直接启动即可：

hljs bash复制
docker-compose up -d

这条命令会在后台启动sora2api服务。首次启动时，Docker会自动拉取所需镜像，可能需要几分钟时间。启动完成后，服务默认监听8000端口。

第三步：验证服务状态

使用以下命令查看容器运行状态和日志：

hljs bash复制
# 查看容器状态
docker-compose ps

# 查看实时日志
docker-compose logs -f

如果看到类似"Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000"的日志，说明服务已成功启动。

使用WARP代理启动（可选）

如果你的服务器网络环境需要代理才能访问OpenAI服务，可以使用项目提供的WARP代理配置：

hljs bash复制
docker-compose -f docker-compose.warp.yml up -d

这个配置文件会同时启动Cloudflare WARP代理服务，自动处理网络问题。查看日志的命令相应变为：

hljs bash复制
docker-compose -f docker-compose.warp.yml logs -f

Docker部署的优势在于环境隔离和易于管理。如果需要停止服务，执行docker-compose down即可。更新版本时，先git pull拉取最新代码，然后重新docker-compose up -d --build即可。

Python本地部署sora2api步骤详解

如果你不想使用Docker，也可以选择Python本地部署。这种方式适合需要调试代码或定制功能的开发者。

环境要求

本地部署需要Python 3.8或更高版本。建议使用虚拟环境来隔离依赖，避免与系统Python包产生冲突。

第一步：创建虚拟环境

hljs bash复制
# 克隆项目（如果还没克隆）
git clone https://github.com/TheSmallHanCat/sora2api.git
cd sora2api

# 创建虚拟环境
python -m venv venv

# 激活虚拟环境
# Windows系统
venv\Scripts\activate
# Linux/Mac系统
source venv/bin/activate

激活虚拟环境后，命令行提示符前会出现(venv)标识。

第二步：安装项目依赖

hljs bash复制
pip install -r requirements.txt

这会安装FastAPI、Uvicorn、aiohttp等运行所需的Python包。如果网络较慢，可以使用国内镜像源加速：

hljs bash复制
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

第三步：启动服务

依赖安装完成后，直接运行主程序：

hljs bash复制
python main.py

服务启动后同样监听8000端口。你可以通过浏览器访问http://localhost:8000来确认服务是否正常运行。

使用代理（可选）

如果需要配置HTTP代理，可以设置环境变量：

hljs bash复制
# Linux/Mac
export HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7890
export HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7890

# Windows
set HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7890
set HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7890

本地部署的好处是方便调试和修改代码。如果你想了解sora2api的内部实现或需要添加自定义功能，这种方式更加灵活。

管理后台配置：账号、Token、代理设置

sora2api服务启动后，需要通过管理后台添加ChatGPT账号Token才能正常使用。管理后台提供了可视化的配置界面，让账号管理更加便捷。

访问管理后台

在浏览器中打开http://localhost:8000（如果部署在远程服务器，将localhost替换为服务器IP）。首次登录使用默认凭据：

• 用户名：admin
• 密码：admin

登录后请立即修改默认密码，这对于暴露在公网的服务尤为重要。

添加ChatGPT账号Token

进入后台后，找到账号管理页面。点击"添加账号"按钮，填写以下信息：

1. Token：你的ChatGPT会话Token（Access Token）
2. 类型：选择账号类型（普通版/Pro版）
3. 备注：可选，用于区分不同账号

Token的获取方式：登录ChatGPT官网，打开浏览器开发者工具（F12），在Application → Cookies中找到名为__Secure-next-auth.session-token的Cookie值。

账号池配置

sora2api支持添加多个账号形成账号池。系统会自动在多个账号间进行负载均衡，当某个账号达到使用限制时自动切换到其他账号。建议至少添加2-3个账号以保证服务稳定性。

在账号管理页面，你可以看到每个账号的状态、剩余配额、最后使用时间等信息。失效的Token会被自动标记，你可以及时更新。

代理配置

如果服务器无法直接访问OpenAI，需要在后台配置代理。找到系统设置页面，填写代理信息：

• 代理类型：HTTP或SOCKS5
• 代理地址：如http://127.0.0.1:7890

配置完成后，sora2api会通过代理转发所有请求到OpenAI服务器。

API Key管理

管理后台还可以生成自定义的API Key，用于客户端调用。默认API Key是han1234，建议生成新的随机Key替换默认值。每个API Key可以设置独立的调用限制和过期时间。

完整模型列表与参数说明

sora2api支持多种模型，涵盖图片生成、视频生成和辅助功能。了解每个模型的能力和参数是高效使用的关键。

图片生成模型

视频生成模型（基础版）

视频生成模型（Pro版）

Pro系列模型生成质量更高，支持更长时长和高清输出。但需要ChatGPT Pro订阅账号（plan_type: "chatgpt_pro"），使用普通账号调用Pro模型会返回错误。

提示词增强模型

这些辅助模型可以帮助优化你的提示词，生成更详细、更有效的描述，从而提高视频生成质量。

模型选择建议

对于初次使用，建议从sora2-landscape-10s开始尝试。10秒横屏视频生成速度较快，方便快速验证效果。确认功能正常后，再根据需求选择更长时长或不同比例的模型。如果对生成质量有较高要求，可以考虑升级到Pro账号使用sora2pro系列模型。

API调用实战：图片和视频生成示例

sora2api完全兼容OpenAI API格式，可以使用熟悉的SDK和工具进行调用。以下是不同场景的调用示例。

Python SDK调用示例

首先安装OpenAI Python SDK：

hljs bash复制
pip install openai

然后使用以下代码调用sora2api生成视频：

hljs python复制
from openai import OpenAI

# 初始化客户端，指向本地sora2api服务
client = OpenAI(
    api_key="han1234",  # 你的API Key
    base_url="http://localhost:8000/v1"  # sora2api服务地址
)

# 文生视频：生成一段10秒的横屏视频
response = client.chat.completions.create(
    model="sora2-landscape-10s",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "一只可爱的柴犬在公园草地上奔跑，阳光明媚，画面温馨治愈"
        }
    ],
    stream=True  # 使用流式响应获取生成进度
)

# 处理流式响应
for chunk in response:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

cURL命令行调用

如果你更喜欢命令行，可以使用cURL直接调用API：

hljs bash复制
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer han1234" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "sora2-landscape-10s",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "一只可爱的柴犬在公园草地上奔跑"
      }
    ],
    "stream": true
  }'

图片生成示例

生成图片的调用方式类似，只需将模型名称改为图片模型：

hljs python复制
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-image-landscape",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "赛博朋克风格的未来城市夜景，霓虹灯闪烁"
        }
    ],
    stream=True
)

图生视频示例

如果想以一张图片作为视频的起始帧，需要在消息中包含图片URL或Base64编码：

hljs python复制
response = client.chat.completions.create(
    model="sora2-landscape-10s",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQ..."  # Base64图片
                    }
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "让图片中的人物向镜头挥手"
                }
            ]
        }
    ],
    stream=True
)

提示词技巧

为获得更好的生成效果，建议在提示词中包含以下要素：主体描述（谁/什么）、动作描述（在做什么）、场景描述（在哪里）、风格描述（什么风格）、画面质量（如"高清""电影级"）。详细的提示词能够显著提升生成质量。

高级功能：视频风格、Storyboard和Remix

除了基础的文生视频功能，sora2api还支持多种高级功能，让你的创作更加灵活多样。

视频风格设置

sora2api支持在提示词中使用{风格ID}格式指定视频风格。系统会自动识别并应用对应的风格滤镜。目前支持的风格包括：

• {anime} - 动漫风格：日系动画画风
• {retro} - 复古风格：老电影质感
• {comic} - 漫画风格：漫画分格效果
• {vintage} - 老照片风格：褪色胶片质感
• {festive} - 节日风格：喜庆氛围

使用示例：

hljs python复制
response = client.chat.completions.create(
    model="sora2-landscape-10s",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "{anime}一个少女在樱花树下看书，花瓣随风飘落"
        }
    ],
    stream=True
)

风格标记需要放在提示词的开头，用花括号包裹。系统会自动提取风格ID并应用对应的视觉效果。

Storyboard故事板功能

Storyboard允许你控制视频的分镜结构，实现多个场景的有序生成。这对于制作有剧情的短视频非常有用。

使用方式是在提示词中用时间戳标记不同场景：

hljs python复制
response = client.chat.completions.create(
    model="sora2-landscape-10s",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": """
[0.0s] 一个年轻人站在城市街头，仰望天空
[3.0s] 镜头拉远，展示整个城市的夜景
[6.0s] 画面渐渐聚焦到远处的摩天大楼顶端
[9.0s] 夜空中烟花绽放，绚丽多彩
            """
        }
    ],
    stream=True
)

每个[时间戳]后面跟着该时间点的场景描述。系统会保持角色和场景的连贯性，生成流畅的多镜头视频。需要注意，所有时间戳的总和不能超过模型支持的最大时长。

Remix二次创作

Remix功能允许你基于已有视频进行二次创作，修改其中的元素。比如将视频中的狗换成猫，或者改变背景场景。

hljs python复制
response = client.chat.completions.create(
    model="sora2-landscape-10s",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "video_url",
                    "video_url": {
                        "url": "data:video/mp4;base64,..."  # 原视频Base64
                    }
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "把视频中的狗换成一只橘猫，保持其他元素不变"
                }
            ]
        }
    ],
    stream=True
)

Remix的优势在于可以复用优秀视频的构图和动作，只修改部分元素，快速生成变体内容。

常见问题与报错解决方案

在使用sora2api过程中，你可能会遇到一些问题。以下是常见问题的排查和解决方法。

问题1：401 Unauthorized错误

这表示API Key无效或未正确传递。检查以下几点：

• 确认请求头中包含Authorization: Bearer your-api-key
• 确认API Key在管理后台中存在且未过期
• 如果使用默认Key，确认是han1234而非其他值

问题2：Token无效或过期

如果后台显示Token失效，需要重新获取ChatGPT的Access Token。登录ChatGPT官网，在开发者工具中找到Cookie重新复制。Token通常每隔一段时间会过期，建议配置多个账号以保证服务连续性。

问题3：Pro模型调用失败

错误信息类似"Pro subscription required"。这是因为sora2pro系列模型需要ChatGPT Pro订阅账号。检查你添加的Token对应的账号类型，确保是Pro订阅用户。如果没有Pro账号，只能使用基础的sora2系列模型。

问题4：内容审核拦截

错误信息包含"moderation system"。Sora有严格的内容审核机制，某些提示词可能被拦截。常见触发场景包括：人脸（尤其是儿童）、暴力相关词汇（blood、weapon）、低质量或模糊图片。解决方法是修改提示词，避开敏感词汇，使用更中性的描述。

问题5：连接超时

如果请求长时间无响应，通常是网络问题。检查以下几点：

• 确认代理配置正确且代理服务可用
• 尝试更换代理节点
• 检查服务器能否正常访问OpenAI域名

问题6：视频生成时间过长

视频生成本身就比较耗时，10秒视频通常需要1-3分钟。如果等待时间异常长，可能是队列拥堵或Token配额不足。查看后台日志获取更多信息。

问题7：Docker容器启动失败

检查Docker日志：docker-compose logs。常见原因包括端口被占用（修改docker-compose.yml中的端口映射）、镜像拉取失败（检查网络或使用镜像加速器）。

自建vs API服务：如何选择最适合的方案

了解了sora2api的使用方法后，你可能在考虑是否要自建服务。这里客观分析自建方案和使用API服务的优缺点，帮助你做出选择。

自建sora2api的优势

首先是成本可控。自建服务除了服务器成本外，调用本身不产生额外费用（前提是有有效的ChatGPT账号）。其次是数据私有，所有请求和生成结果都在自己的服务器上处理，不经过第三方。最后是可定制性强，你可以根据需求修改代码、添加功能。

自建的挑战

自建需要一定的技术门槛，包括Docker/Python环境配置、网络代理设置、Token维护等。账号管理也是个问题，Token会过期需要定期更新，如果账号被封还需要重新准备。此外，服务稳定性依赖你的运维能力，没有专业团队的话可能会遇到各种意外。

API服务的优势

使用现成的API服务更加省心。专业平台通常有多节点部署、自动故障转移，可用性更有保障。按量计费的方式也更灵活，用多少付多少，不用担心账号管理问题。对于不想折腾技术的用户，这是更好的选择。

选择建议

如果你是技术开发者、有运维经验、希望完全控制数据、且有现成的ChatGPT账号资源，自建sora2api是个不错的选择。但如果你更注重稳定性、不想处理技术细节、或者只是偶尔使用，建议考虑使用第三方API服务。

对于需要稳定可靠的视频生成API服务，可以了解一下laozhang.ai。平台聚合了多种AI模型包括Sora相关能力，按量计费、中国直连低延迟，接入方式与sora2api完全兼容，只需替换base_url即可。详细模型列表和价格可查阅官方文档。

如果你对Sora视频生成感兴趣但还不熟悉，可以先阅读我们的Sora 2视频生成器使用教程了解基础概念。

FAQ：sora2api使用常见问题

sora2api需要ChatGPT账号吗？

是的，sora2api本质上是一个逆向工程项目，它需要有效的ChatGPT账号Token才能工作。你需要在管理后台添加至少一个Token。如果要使用Pro系列模型，还需要ChatGPT Pro订阅账号。

生成的视频有水印吗？

通过sora2api生成的视频与官方Sora相同，可能带有Sora水印。部分高级配置可以尝试去除水印，但效果不稳定。如果对无水印有刚需，建议参考Sora水印去除指南。

sora2api支持哪些图片/视频格式？

输入方面，图片支持JPEG、PNG格式，视频支持MP4格式。输出的视频统一为MP4格式。图片和视频需要转换为Base64编码后传入API。

为什么生成速度很慢？

视频生成本身就是计算密集型任务。10秒视频通常需要1-3分钟，25秒视频可能需要5-10分钟。如果异常慢，检查网络连接和Token状态。使用Pro账号可能会有更快的生成速度。

可以商用吗？

sora2api本身是MIT开源协议，代码可以自由使用。但生成的内容版权需要遵循OpenAI的使用条款。如果用于商业项目，建议仔细阅读相关服务条款，并考虑使用官方渠道或授权的API服务。

总结

sora2api是一个功能完善的开源项目，让开发者可以通过标准的OpenAI API格式使用Sora的视频生成能力。通过本文，你已经学会了如何使用Docker或Python部署sora2api、配置账号和代理、调用各种模型生成图片和视频，以及使用风格设置、Storyboard等高级功能。

对于希望深入了解Sora能力的技术人员，自建sora2api是一个很好的学习和实验途径。但如果你更注重稳定性和便捷性，也可以考虑使用专业的API服务平台。无论哪种方式，希望本教程能帮助你顺利上手AI视频生成。

如果你在使用过程中遇到问题，可以在项目的GitHub Issues中搜索或提问。对于API服务的相关问题，也欢迎查阅我们的Sora 2定价指南了解更多信息。