基于Web的Sora 2 视频生成与混编工作台 Sora 2 Playground

Sora 2 Playground 是一个基于Web的为OpenAI的Sora 2模型设计的交互平台，用户能够通过文本提示生成全新视频，或利用视频混音模式对现有视频进行定向修改。Sora 2 Playground 提供了对Sora 2 API所有关键参数的全面UI控制，支持多视频的并发生成队列，集成了详细的历史记录和成本追踪功能，用户可以查看每次生成请求的参数、美元成本细目、实时进度，能方便地管理和删除视频。Sora 2 Playground 具备视频输出面板、快速发送至混音功能和视频下载能力，在存储上能更灵活的支持服务器文件系统或浏览器IndexedDB模式，适合Vercel等无服务器环境部署，使用前需要OpenAI Sora 2 API的访问权限。

视频创作和修改功能

视频生成：输入文本提示词，就能调用Sora 2模型生成新视频。提示词建议包含镜头类型、主体、动作、场景和光线等信息，比如“开阔镜头下，孩子在长满青草的公园放红色风筝，黄金时刻的阳光，相机缓慢向上平移”，能让生成效果更符合预期。

视频再创作：上传图片或视频作为第一帧参考，结合新提示词对已有视频进行针对性修改。需要注意的是，上传文件需匹配选定分辨率，最大文件大小为100MB，且并非所有机构都支持视频输入作为参考。

参数控制和队列管理功能

• 支持直接在界面上选择模型（如Sora 2）、调整分辨率（如竖屏720x1280）和视频时长（4秒、8秒、12秒可选），所有Sora 2 API支持的相关参数都能通过UI直接操作。

• 可同时排队多个视频生成任务，其他任务处理过程中，还能继续创建新的视频生成需求，无需等待单个任务完成。

历史记录和成本追踪功能

• 能查看所有视频生成和再创作的完整历史，包括每个任务使用的参数（模型、分辨率、时长、提示词），还能看到每个视频的详细成本 breakdown（以美元计算），点击视频旁的金额就能查看，同时会显示历史API总花费。

• 实时追踪当前正在生成的视频进度，点击任意提示词可复制完整文本，也能删除历史中的单个视频（会同时从本地存储和OpenAI服务器中移除）。失败的请求会单独记录并附带错误信息，不纳入成本计算。

视频输出和存储功能

• 生成的视频会在专门的输出面板展示，面板自带播放器控制、进度条和播放控制功能，支持直接下载视频到本地设备。

• 提供两种存储模式，可通过NEXT_PUBLIC_FILE_STORAGE_MODE配置：

文件系统（默认）：本地部署时，视频会保存到服务器的./generated-videos目录，包含视频文件、缩略图和雪碧图。

索引数据库（IndexedDB）：视频直接存储在浏览器的IndexedDB中，适合Vercel等无服务器部署场景。

• 视频历史元数据始终保存在浏览器本地存储中，活跃任务的ID会持久化，页面刷新后能自动恢复轮询进度。

Sora 2 Playground 部署架构

Sora 2 Playground支持两种部署架构，可根据使用场景选择：

后端模式为默认模式，适合个人使用或团队部署，密钥由管理者控制；前端模式会生成纯浏览器运行的静态网站，适合公开部署，每个用户使用自己的API密钥。

Sora 2 Playground 本地部署

需安装Node.js（20版本及以上），以及npm、yarn、pnpm或bun中的任意一个包管理工具。

1、配置API密钥

• 需先获取OpenAI API密钥，且所在的OpenAI组织需拥有Sora 2 API访问权限（目前处于有限测试阶段，可参考OpenAI文档了解可用性）。

• 将项目中的.env.local.example文件重命名为.env.local，或手动新建该文件，在文件中添加OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here（替换为实际API密钥）。注意保护API密钥，.env.local文件已默认加入.gitignore，避免意外提交泄露。

2、可选环境变量配置

• 密码保护：添加APP_PASSWORD=your_password_here到.env.local，设置后页面加载时会提示输入密码，防止未授权访问。

• 前端仅模式（静态）：添加NEXT_PUBLIC_ENABLE_FRONTEND_MODE=true，界面会切换为前端模式并自动使用IndexedDB存储视频，且不启用密码验证（客户端无法安全 enforce 密码）。之后运行pnpm build:frontend可生成out/目录，该目录可部署到GitHub Pages、Netlify、S3等平台。

• 文件存储模式：添加NEXT_PUBLIC_FILE_STORAGE_MODE=fs（文件系统）或indexeddb（浏览器存储）。本地部署默认用文件系统，Vercel部署默认用IndexedDB，若在Vercel上显式设置为fs，会自动覆盖为indexeddb（因Vercel文件系统为只读/临时存储）。

• 自定义API端点：若需使用兼容OpenAI的API端点（如本地模型服务器或其他提供商），可在.env.local中添加OPENAI_API_BASE_URL=your_compatible_api_endpoint_here，未设置则默认使用标准OpenAI API端点。

3、安装依赖

• 在终端进入项目目录，运行npm install（或yarn install、pnpm install、bun install）安装所需依赖包。

4、启动开发服务器

• 运行npm run dev（或yarn dev、pnpm dev、bun dev）启动Next.js开发服务器。

5、打开工具

• 在浏览器中访问http://localhost:3000，即可使用Sora 2 Playground。

Sora 2 Playground 部署到Vercel

1、后端模式（服务器端API密钥）

• 部署后，API密钥存储在服务器端，可通过密码（APP_PASSWORD）控制访问。需注意，Vercel文件系统为临时存储，视频仍会保存到浏览器存储中。

• 部署时需设置环境变量：OPENAI_API_KEY（必填，用于所有视频操作）、APP_PASSWORD（设置时必填，界面会提示输入密码，后续可在Vercel设置中移除以开放访问）。

2、前端仅模式（静态，用户提供密钥）

• 部署后工具完全在浏览器中运行，访客需自行在浏览器中输入API密钥，所有数据存储在IndexedDB，构建产物为静态资源。

• 部署时需设置NEXT_PUBLIC_ENABLE_FRONTEND_MODE=true，可选设置NEXT_PUBLIC_FILE_STORAGE_MODE=indexeddb（前端模式会自动强制使用IndexedDB，可不额外设置）。

设置

• Vercel会将仓库克隆到你的GitHub账户（默认创建私有仓库），从master分支部署到生产URL，部署过程中会提示输入环境变量，设置完成后部署立即生效。

• 若想让部署受Vercel团队认证保护而非公开访问，可创建新分支（如production），在Vercel项目设置的“Git-生产分支”中，将默认的master改为production，这样master分支部署为预览版（需Vercel登录访问），production分支部署为公开生产版。

• 部署后，可在Vercel项目设置中随时添加、修改或删除环境变量，也能在“域名”选项中添加自定义域名。