Sora 2 迁移到 Veo 3.1：接口改造、视频限制与成本对比

已有 Sora 2 视频业务可以把 Veo 3.1 作为迁移候选，但需要同时改接口和视频制作流程。 OpenAI 于2026年3月24日发出弃用通知，计划在2026年9月24日移除 Videos API、sora-2、sora-2-pro 及公告列出的快照版本。截至9月5日，移除日期尚未到来；公告也没有指定 Veo 为官方替代模型。OpenAI 弃用公告

迁移最容易低估的变化有两项：原来一次生成的长镜头可能需要拆分，原来接收任务结果的代码也不能只替换模型名。应先用真实业务素材确认 Veo 能产出可交付的视频，再逐步切换新任务。以下接口和价格均以2026年9月5日的官方文档为准，Google 部分使用 Gemini Developer API，不混用 Vertex AI、消费订阅或第三方平台的计费规则。

先判断哪些视频能直接迁移

如果你的主要业务是短镜头、商品动态展示或多镜头剪辑，Veo 3.1 的单片段生成可以作为起点。如果产品承诺一镜到底的16秒、20秒视频，或依赖 Sora 的角色资产和视频编辑功能，应先改造这些具体能力，再扩大流量。

下表比较的是会改变迁移方案的官方规格。它不能证明哪个模型的物理运动、人物一致性或音画同步更好；这些仍需用你的输入和验收标准判断。Sora 视频生成指南、Veo 参数与规格

Veo 的标准版模型 ID 是 veo-3.1-generate-preview，Fast 是 veo-3.1-fast-generate-preview。两者目前都是预览模型，建议把精确模型名留在服务配置里，并记录到每个生成任务中，便于后续升级和追溯。Veo 3.1 模型说明

对中国大陆团队，还要先确认实际部署地区和账号资格：中国大陆不在当前 Gemini API 支持地区名单中。中文文档、中文输入和大陆直连可用是不同的事；下面的原生接口示例要求已有符合支持地区及计费条件的环境。Gemini API 支持地区

原生接口怎么改：保留业务任务，重写提供商调用

Sora 原生视频接口使用 POST /v1/videos 创建任务，以 GET /v1/videos/{id} 查询状态，完成后通过 GET /v1/videos/{id}/content 获取 MP4。它不是普通的 chat.completions 调用。OpenAI 视频任务流程

Gemini 的 Veo REST 接口通过 :predictLongRunning 创建长时间运行的操作，返回 name，随后查询这个操作，最终从结果中取得视频地址。它与 OpenAI 的路径、认证、字段和结果结构均不同。Google 异步操作说明

业务数据库可以继续使用自己的任务编号，但应增加提供商、精确模型名、提供商任务标识、输入参数、生成状态、下载状态和最终文件位置。不要把 Google 的 name 填进只能接受 video_... 的旧字段，也不要继续依赖旧的进度百分比。

建议把“生成完成”和“交付完成”分开：生成成功后下载文件，验证视频流、时长、尺寸及播放情况，再向用户展示最终地址。Google 返回 done: true 只代表操作结束；它可能带错误，也可能没有可用的视频结果。即使已经拿到视频地址，下载失败仍然需要处理。

一个可继续查询的 Python REST 示例

下面示例对应 Google 文档中的 REST 字段，展示从文本生成一个8秒、720p横屏视频的流程。先安装 requests，在环境变量中设置 GEMINI_API_KEY。这是基于接口文档编写的集成示例，不代表已验证生成画面质量。

代码为每个业务任务使用单独目录，先保存提交标记，再保存服务端返回的操作名。轮询或下载中断后，使用相同目录运行会继续查询原操作；新任务应换一个目录。

bash
python -m pip install requests
# 在运行环境中设置 GEMINI_API_KEY；不要写进源码或提交到仓库。
python generate_video.py order-20260905-001

将以下代码保存为 generate_video.py：

python
import json
import os
from pathlib import Path
import sys
import time

import requests

base = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta"
headers = {"x-goog-api-key": os.environ["GEMINI_API_KEY"]}
job_dir = Path(sys.argv[1])
job_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
operation_file = job_dir / "operation.json"
submitted = job_dir / "submitted.lock"
output = job_dir / "video.mp4"

if operation_file.exists():
    name = json.loads(operation_file.read_text())["name"]
else:
    if submitted.exists():
        raise RuntimeError(
            "上次提交结果不明：先查明是否已创建任务，不要直接重复提交。"
        )
    # 每个目录只允许一个进程提交；标记保留到人工核对。
    submitted.touch(exist_ok=False)
    result = requests.post(
        f"{base}/models/veo-3.1-fast-generate-preview:predictLongRunning",
        headers=headers,
        json={
            "instances": [{
                "prompt": (
                    "A ceramic teapot on a wooden table. "
                    "The camera slowly moves closer as steam rises. "
                    "Soft morning light, quiet room ambience, no dialogue."
                )
            }],
            "parameters": {
                "aspectRatio": "16:9",
                "durationSeconds": 8,
                "resolution": "720p",
            },
        },
        timeout=60,
    )
    result.raise_for_status()
    name = result.json()["name"]
    temp = job_dir / "operation.tmp"
    temp.write_text(json.dumps({"name": name}), encoding="utf-8")
    temp.replace(operation_file)

# 本地等待上限为示例设置，不代表服务端任务的最长运行时间。
deadline = time.monotonic() + 20 * 60
while True:
    if time.monotonic() >= deadline:
        raise TimeoutError("停止本地等待；任务未取消，可用同一目录继续查询。")
    result = requests.get(f"{base}/{name}", headers=headers, timeout=30)
    result.raise_for_status()
    status = result.json()
    if status.get("done"):
        break
    time.sleep(10)

if status.get("error"):
    raise RuntimeError(f"生成失败：{status['error']}")
samples = (
    status.get("response", {})
    .get("generateVideoResponse", {})
    .get("generatedSamples", [])
)
uri = samples[0].get("video", {}).get("uri") if samples else None
if not uri:
    raise RuntimeError("操作已结束，但没有视频地址；请检查返回结果和过滤信息。")

partial = job_dir / "video.part"
with requests.get(uri, headers=headers, stream=True, timeout=60) as response:
    response.raise_for_status()
    with partial.open("wb") as file:
        for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024 * 1024):
            if chunk:
                file.write(chunk)
if partial.stat().st_size == 0:
    raise RuntimeError("下载文件为空，保留任务编号后重试下载。")
partial.replace(output)
print(f"文件已保存：{output}。接下来验证视频流和实际播放。")

示例不会自动重试创建请求。原因是网络超时可能发生在服务端已经接收任务之后：没有拿到操作名，不能据此判定生成没有开始。生产环境应记录提交时间和业务任务号，核对后再决定是否重发。查询与下载失败则应尽量围绕已有操作名恢复，避免为一次文件传输问题重新生成视频。

这里的非空检查也不等于媒体验收。入库前还应通过播放器或媒体探测工具确认它确实包含视频流，时长和分辨率符合请求，并且音频没有影响业务交付。只有这些步骤完成，才能将订单标成可下载。

Google 当前仅保留生成视频 2天，应在任务完成后及时下载到自己的持久存储，不能把提供商的临时地址作为长期素材库。下载失败的任务需要在这个窗口内优先恢复。Veo 文件保留限制

长镜头、参考图和中文对白分别怎么处理

16秒、20秒任务需要重新编排

把 Sora 的 seconds="20" 原样移植给 Veo，会越过常规生成的时长范围。更稳妥的做法是先区分“用户需要20秒成片”与“用户需要连续20秒的同一镜头”。

前者可以重新分镜。例如，一个20秒的茶壶商品视频，可设计为环境展示、倒茶动作和产品收尾三个镜头，再在剪辑阶段裁切到目标长度。镜头之间允许切换，就不必强求生成模型一次完成所有动作；每个镜头仍需独立检查商品外观是否一致。

后者需要专门验证延长效果。Veo 3.1 的延长功能每次增加7秒，最多延长20次，但只能延长 Veo 生成的视频，且延长模式限720p。它不能直接把任意 Sora MP4 接过去继续拍摄；也不能把“支持延长”理解为整段运动、对白和音色必然连续。Veo 视频延长文档

如果现有产品要求1080p连续长镜头，先确认能否接受分镜剪辑，或调整交付规格。不要把延长模式与1080p、4K选项随意组合。

首帧、首尾帧和素材参考是不同控制方式

Sora 的 input_reference 与 Veo 的首帧输入具有相近用途：指定开场画面。迁移时可以重新使用符合要求的原始图片，但需要按新接口提交。Veo Python SDK 中，image 是首帧，last_frame 在生成配置中指定尾帧，reference_images 则用于最多3张素材参考图；参考图模式需要8秒生成。Veo 图像输入与参数

对已有角色或商品库，值得保留的是你有权使用的原始图片、文字描述、已下载成片和业务编号。Sora 角色 ID、视频任务 ID 并不是跨平台资产，不能作为 Google 的素材标识直接复用。从旧视频抽取一帧可以提供视觉参考，但不会导入原来的角色状态、项目或运动过程。

验收参考图时应看具体对象：商品的把手形状、标识位置、材质颜色，或者吉祥物的服装和比例。不能仅凭“支持参考图”就宣称一致性已经迁移成功。

中文对白要单独验收

Veo 当前文档说明英语获得完整支持，其他语言尚未评估，效果可能变化；同时原生音频在该接口中始终开启，音频过滤或处理问题也可能阻止视频生成。Veo 语言与音频限制

因此，面向中文短视频业务，建议把画面可用和对白可用分开记录。检查实际说出的字词、专有名词、句尾是否截断、口型是否影响观感。如果交付要求逐字准确，可以评估后期配音与字幕流程；但这是制作流程的调整，仍要验证原声处理和声画衔接。不要向用户承诺“输入中文即可稳定输出准确中文对白”。

迁移后的账单：按生成秒数和采用率计算

API 价格应与 API 价格比较，不能拿 ChatGPT 或 Google 的个人订阅月费来推导迁移节省比例。下表均为美元，按官方列出的每秒生成价格计算单条8秒视频，不含剪辑、存储等额外开销。Sora 2 定价、Sora 2 Pro 定价、Gemini API Veo 定价

对相同的8秒720p片段，Sora 2 与 Veo 3.1 Fast 的标价都是 $0.80；换成 Veo Standard 则是 $3.20。迁移不必然降价。相反，如果原来使用 Sora 2 Pro 的完整1080p档位，Veo 的1080p价格可能更低，但仍需比较实际采用率和制作要求。

Google 还列有 Veo 3.1 Lite：720p为 $0.05/秒，1080p为 $0.08/秒，没有4K档位。它可以作为单独的成本候选评估，不应在切换时无提示地替代已验收的 Standard 或 Fast。Veo 当前没有免费 API 档位；Google 按成功生成的视频收费，但成功生成后因创意不合格而弃用的片段仍需计入成本。Google Veo 价格说明

预算可以先按这个公式估算：

text
每条采用片段的平均生成成本
= 所有成功生成片段的生成费 ÷ 最终采用片段数

例如，同样生成100条8秒720p视频，假设 Fast 最终采用50条，生成费为 $80，平均每条采用片段 $1.60；假设 Standard 采用80条，生成费为 $320，平均每条采用片段 $4.00。这只是说明计算方法的假设，不是模型采用率测试。若一条成片要用多个镜头，还应将这些镜头的生成费全部归到成片，再加上剪辑与音频处理成本。

什么时候可以切换生产流量

先从现有订单里选择有代表性的输入：最常见的视频类型、最长片段、参考图任务、中文对白，以及过去容易失败的内容。为这些样本保留原始要求，让审核人员按同一交付标准判断；不要只比较最漂亮的单个结果。

一次小规模试运行至少应回答这些业务问题：

• 素材能否交付： 时长、尺寸、商品或角色外观、镜头运动和音频是否满足已有承诺。
• 任务能否恢复： 提交后断网、轮询超时、进程重启和下载中断时，是否会重复生成或丢失订单。
• 失败能否解释： 提交失败、生成失败、没有视频结果、下载失败是否能分别定位，客服能否看到原任务编号。
• 成本能否接受： 统计真实生成费、采用片段数和制作工时，而不只比较每秒单价。

通过后再分批切换新建任务，并让原有 Sora 任务继续由原服务完成查询和下载。数据库和下载页面要能同时识别两种提供商记录，避免切换配置后旧订单无法取回文件。考虑到9月24日的计划移除日期，不应把 Sora 作为截止日期之后仍可依赖的回退方案。

如果通过第三方服务接入，需要按该服务的视频文档重新验证认证、模型名、提交字段、任务查询和下载方式。LaoZhang 文档列有 Veo 3.1 异步视频接口，可用于进一步了解接入方式；其请求规则和价格应以具体接口说明为准，不能由“统一认证”推导出与原生接口完全兼容。

完成迁移的标志，是已有类型的订单能够生成、恢复、保存并交付可播放的视频，而且成本处于可接受范围。停服时间线及其对已有集成的影响，可继续查看 Sora 2 API 停用说明；评估包含后期制作在内的预算，可阅读 AI 视频生成成本指南。