먼저 모델 순위가 아니라 API 경로를 봐야 합니다. Veo 3.1은 Google 공식 경로, 네이티브 오디오, 영화 같은 결과물이 중요한 팀에 가장 안전한 첫 선택입니다. Seedance 2.0은 이미지, 영상, 오디오 레퍼런스로 결과를 세밀하게 제어해야 할 때 강합니다. Sora 2는 OpenAI 기반의 단기 비디오 워크플로에는 여전히 쓸 수 있지만, OpenAI는 2026년 3월 24일 Videos API와 Sora 2 모델을 deprecated로 표시했고 2026년 9월 24일 종료를 안내했습니다.
| 필요 | 먼저 볼 모델 | 주의점 |
|---|---|---|
| 장기 공식 API와 오디오 | Veo 3.1 | Gemini API와 Vertex AI를 분리해서 판단해야 합니다. |
| 레퍼런스 중심 제어 | Seedance 2.0 | 접근 방식과 가격을 먼저 확인해야 합니다. |
| 단기 OpenAI 비디오 | Sora 2 | 2026년 9월 24일 이전 전환 계획이 있을 때만 적합합니다. |
| 저비용 테스트 | Sora 2 standard 또는 Veo 3.1 Fast | Seedance 비용은 오래된 추정치로 잡지 않습니다. |
사실 기준은 2026년 4월 20일 OpenAI, Google, ByteDance, Team Seedance, 게이트웨이 문서를 기준으로 확인했습니다. 일차 공개 가격이나 self-serve 접근이 명확하지 않은 부분은 단정하지 않고 경로별로 제한해 표현합니다.
핵심 판단: 모델보다 경로가 먼저다
세 모델은 하나의 우승자를 뽑기보다 작업 목적과 경로로 나누는 편이 정확합니다. Veo 3.1은 공식 Google 경로와 오디오가 강점입니다. Seedance 2.0은 여러 레퍼런스로 결과를 제어하는 데 강합니다. Sora 2는 OpenAI 환경에서 단기적으로 유용하지만 API 수명 제한이 큽니다.
| 먼저 볼 모델 | 적합한 상황 | 강점 | 주의점 |
|---|---|---|---|
| Veo 3.1 | 브랜드 영상, 광고, 오디오 포함 API 제품 | Google 공식 경로, 네이티브 오디오, 4K 옵션 | Gemini API와 Vertex AI 조건이 다름 |
| Seedance 2.0 | 레퍼런스 영상, 이미지, 오디오가 중요한 제작 | 모델 카드 기준 다양한 입력 제어 | self-serve API와 가격 확인 필요 |
| Sora 2 | OpenAI 기반 단기 실험 | 문서와 가격 구조가 명확함 | API 종료 일정이 있음 |
오디오 동기화와 장기 운영이 핵심이면 Veo 3.1부터 테스트합니다. 레퍼런스 재현이 핵심이면 Seedance 2.0을 먼저 봅니다. 이미 OpenAI 스택 안에서 단기 실험을 한다면 Sora 2를 쓸 수 있지만, 종료일 이후까지 이어지는 기능에는 맞지 않습니다.
API 경로와 수명
Sora 2의 핵심 리스크는 공식 종료 일정입니다. OpenAI는 Videos API, sora-2, sora-2-pro, 해당 snapshot을 2026년 3월 24일 deprecated로 표시했고 2026년 9월 24일 종료를 안내했습니다. 그래서 Sora 2는 단기 생성, 기존 기능 정리, 전환 테스트에는 유용하지만 새 장기 제품의 기반으로 두기는 어렵습니다.
Veo 3.1은 경로를 나눠야 합니다. Gemini API는 빠른 개발 검증에 적합하고 Vertex AI는 Google Cloud 프로젝트, IAM, 지역, 쿼터, 기업 지원이 필요한 팀에 맞습니다. 같은 모델군이라도 운영 계약이 다르기 때문에 코드 작성 전에 경로를 정해야 합니다.
Seedance 2.0은 접근 확인이 먼저입니다. ByteDance 공식 페이지와 Team Seedance 모델 카드는 통합 멀티모달 비디오 모델이라는 방향을 뒷받침합니다. 다만 OpenAI나 Google처럼 전 세계 self-serve 가격표가 명확히 확인되지는 않았습니다. 실제 예산은 공식 신청, 지역 서비스, 엔터프라이즈 경로, 게이트웨이 중 어떤 경로인지에 따라 잡아야 합니다.
laozhang.ai 같은 게이트웨이는 여러 모델을 한 endpoint로 테스트하거나 fallback을 만들 때 유용할 수 있습니다. 하지만 모델 소유자의 수명, 쿼터, 권리, 지원을 대신하지는 않습니다.
워크플로별 선택
브랜드 영상이나 광고라면 Veo 3.1이 첫 후보입니다. 네이티브 오디오, 영화 같은 색감, 4K 옵션, Google Cloud 경로는 클라이언트용 산출물에서 중요합니다.
레퍼런스가 많은 제작이라면 Seedance 2.0이 더 매력적입니다. Team Seedance 모델 카드는 현재 open platform 기준 4-15초, 480p/720p, 최대 3개 비디오, 9개 이미지, 3개 오디오 입력을 설명합니다. 카메라 움직임, 캐릭터, 제품 각도, 분위기를 따로 전달해야 하는 작업에서 이 입력 폭이 차이를 만듭니다.
OpenAI 기반의 단기 실험이라면 Sora 2도 가능합니다. 이미지 참조, 캐릭터, 편집, 확장, Batch API는 여전히 쓸모가 있습니다. 단, 종료일 이후까지 이어지는 기능은 대체 경로를 함께 설계해야 합니다.
오디오와 제어
오디오가 중요하면 Veo 3.1이 더 안전한 출발점입니다. 대사, 효과음, 화면 타이밍을 한 번에 맞춰야 하는 콘텐츠에서 네이티브 오디오와 공식 경로가 장점입니다.
제어가 중요하면 Seedance 2.0이 강합니다. 영상 레퍼런스는 움직임, 이미지 레퍼런스는 외형, 오디오 레퍼런스는 분위기를 전달합니다. 모든 조건을 프롬프트 한 문장에 넣는 것보다 제작 의도를 나눠 전달하기 좋습니다.
Sora 2는 OpenAI 비디오 기능을 이미 쓰는 팀에 편합니다. 다만 장기 중심 모델이 아니라 단기 생성과 전환 전 검증용으로 보는 편이 현실적입니다.
가격과 예산
OpenAI 가격은 초 단위로 계산하기 쉽습니다. 2026년 4월 20일 기준 sora-2 720p는 $0.10/초, Batch API는 $0.05/초입니다. sora-2-pro는 720p $0.30/초, 1024p $0.50/초, 1080p $0.70/초이며 batch는 절반입니다.
Google은 경로와 티어를 함께 봐야 합니다. Gemini API의 Veo 3.1 Standard with audio는 720p/1080p $0.40/초, 4K $0.60/초로 표시됩니다. Veo 3.1 Fast with audio는 720p $0.10/초, 1080p $0.12/초, 4K $0.30/초입니다. Vertex AI는 별도 가격표로 계산합니다.
Seedance 2.0은 공개 일차 자료만으로 단일 가격을 단정하기 어렵습니다. 실제 접근 경로의 가격, 실패 과금, 사용 제한을 확인한 뒤 예산을 잡아야 합니다.
개발 통합 체크포인트
Sora 2를 쓰려면 마지막 생성일, 저장할 결과물, 대체 모델, 어댑터 구조를 먼저 정합니다. 모델 이름이 비즈니스 로직에 직접 박히면 종료 전 전환 비용이 커집니다.
Veo 3.1은 Gemini API와 Vertex AI 중 어디로 갈지 먼저 결정합니다. 뒤늦게 바꾸면 endpoint뿐 아니라 권한, 쿼터, 과금, 지원 방식이 함께 달라집니다.
Seedance 2.0은 입력 제한, 비동기 상태, 실패 과금, 상업적 사용 권리, 지원 방식을 확인합니다. 제어력은 같은 경로에서 반복 가능할 때 생산 가치가 됩니다.
Kling을 함께 볼 때
한국어 결과에서도 Kling은 자주 함께 등장합니다. 더 넓은 AI 비디오 후보군을 만들 때는 볼 만합니다. 하지만 Seedance 2.0, Veo 3.1, Sora 2 중 하나를 먼저 골라야 하는 상황이라면 Kling은 다음 라운드의 확장 후보로 두는 편이 판단이 선명합니다.
자주 묻는 질문
무엇을 먼저 선택해야 하나요?
장기 공식 API와 오디오는 Veo 3.1, 레퍼런스 제어는 Seedance 2.0, OpenAI 단기 실험은 Sora 2입니다.
Sora 2는 아직 쓸 가치가 있나요?
단기 생성에는 가치가 있습니다. 종료일 이후까지 이어질 새 장기 제품의 기반으로는 부적합합니다.
Seedance 2.0은 제어 측면에서 더 강한가요?
여러 레퍼런스 입력이 필요한 경우 강합니다. 다만 접근 경로와 가격을 확인해야 합니다.
Veo 3.1은 오디오에 가장 안전한가요?
공식 경로와 네이티브 오디오가 중요하면 가장 안전한 첫 선택입니다.
게이트웨이 하나로 충분한가요?
테스트와 fallback에는 유용하지만, 장기 운영은 모델 소유자의 공식 경로와 조건을 확인해야 합니다.