Sora 2
來自 OpenAI 的影片模型，接受文字或圖片輸入，並生成最長達 20 秒的片段，在整個鏡頭中具有強勁的動作品質。
影片模型比較
Sora 2 對上 Kling 2.6
Sora 2 與 Kling 2.6 均可根據文字或靜態影像生成最高 1080p 畫質的影片。兩者的差異在於單一片段長度、鏡頭控制程度以及每次運算成本。
需要連續鏡頭持續更長時間時，請選擇 Sora 2。希望以相同點數預算獲得更多短片變體時，請選擇 Kling 2.6。
快速比較
將影響製作決策的差異說明。
| 對比維度 | Sora 2 | Kling 2.6 |
|---|---|---|
| 最長片段長度 | 每次生成 5 至 20 秒 | 每次生成 5 至 10 秒 |
| 最高解析度 | 最高達 1080p | 最高達 1080p |
| 鏡頭控制 | 基礎 | 適中 |
| 每個影片的點數成本 | 80 點 | 40 點 |
| 典型用途 | 較長的故事鏡頭與連貫性畫面 | 短影音社群片段與大量變體迭代 |
模型簡介
可透過相同生成器使用的兩款影片模型。
Kling 2.6
來自快手的影片模型，接受文字或圖片輸入，並生成最長達 10 秒的片段，每次運算所需點數是 Sora 2 的一半。
功能比較
兩款模型在既定功能表現上的比較。
片段長度
- Sora 2
- 單次生成最長達 20 秒，因此單一鏡頭可以承載一個較長的敘事節拍。
- Kling 2.6
- 最長 10 秒，無需拼接即可符合大多數直向社群媒體的長度需求。
動作品質
- Sora 2
- 評為優秀，並能在其支援的較長時長中保持連貫性。
- Kling 2.6
- 評為極佳，在短片長度下通常已足夠使用。
鏡頭控制
- Sora 2
- 基礎鏡頭方向，因此運動主要從文字提示中推斷。
- Kling 2.6
- 適度的鏡頭控制，讓你能對畫面運動有更多的決定權。
輸入方式
- Sora 2
- 文字轉影片和圖片轉影片，支援 16:9、9:16 和 1:1 長寬比。
- Kling 2.6
- 文字轉影片和圖片轉影片，支援 16:9、9:16 和 1:1 長寬比。
各自如何融入工作流程
開始製作後會面臨的實際差異。
規劃場景
- Sora 2
- 單一提示詞可涵蓋較長的節拍，因此需要拼接的片段較少。
- Kling 2.6
- 以短節拍進行規劃，因為每個片段僅涵蓋場景的一小部分。
針對提示詞進行迭代
- Sora 2
- 每次嘗試需 80 點點數，因此最好在生成前先精鍊提示詞描述。
- Kling 2.6
- 每次嘗試需 40 點點數，因此測試多種變體的成本較低。
指導動作
- Sora 2
- 在提示詞中描述動作，並接受不同運算結果之間的差異。
- Kling 2.6
- 利用額外的鏡頭控制功能，更精準地重現特定運動。
檢查生成結果
兩個模型各自生成片段後需要檢查的要點。
連貫性
- Sora 2
- 留意長片段接近尾聲的幾秒鐘，因為此處最可能出現畫面漂移問題。
- Kling 2.6
- 較短片段較少發生漂移，因此請改為審視節拍是否感覺完整。
格式符合度
- Sora 2
- 在生成長片段前，請確認長寬比符合發布平台的需求。
- Kling 2.6
- 確認片段的長度足以滿足你欲發布的社群平台規範。
每個可用片段的成本
- Sora 2
- 嘗試次數較少，但片段較長。一個好的結果可能取代好幾個短片。
- Kling 2.6
- 相同預算下可嘗試更多次，因此更有可能留下可用的片段。
Sora 2
Kling 2.6
何時選用哪個模型
根據你的剪輯實際需求進行選擇。
Sora 2 適合
- 單一鏡頭需要超過 10 秒的長度
- 片段連貫性至關重要的敘事節拍
- 動作品質比單次運算成本更優先的專案
Kling 2.6 適合
- 用於 TikTok、Reels 和 Shorts 的直向短片
- 以固定點數預算測試多種文字提示變體
- 希望對鏡頭運動有更大掌控權的畫面
- 大量短影音製作
需自行確認的事項
可能隨提供者更新而變動的細節。
規格可能變更
片段長度、解析度和點數成本反映了目前生成器所列的規格。在提交運算前，請確認當前顯示的成本。
提示詞的結果每次運算皆不同
同一提示詞在任一模型上都不會返回完全相同的片段。請將第一次生成視為測試，而非最終結果。
ClipCanva 為獨立服務
ClipCanva 透過其提供者連接至這兩個模型，並非隸屬於 OpenAI 或快手。當提供者變更服務可用性時，存取權限也可能隨之改變。
核對日期: 2026-08-18
使用哪個模型
三種情境及其各自適用的模型。
你需要一個超過 10 秒的單一鏡頭
使用 Sora 2，因為它是這兩款模型中唯一能在單次運算中生成長達 20 秒片段的模型。
開啟 Sora 2你正在進行大量短影音製作
使用 Kling 2.6，因為每次運算 40 點的成本，能讓你在相同預算下保留更多可用的片段。
開啟 Kling 2.6你不確定哪個模型適合你的提示詞
使用相同的提示詞在兩個模型上各生成一個片段，然後根據你的剪輯需求判斷其動作表現。
測試兩種提示詞Sora 2 對上 Kling 2.6 常見問答
關於在這兩款影片模型間做出選擇的常見問題。
Sora 2 和 Kling 2.6 哪個更好？
這取決於片段長度和預算。Sora 2 可生成高達 20 秒的片段，具有優秀的動作品質，每次運算需 80 點。Kling 2.6 最長約 10 秒，每次運算需 40 點，適合短影音的大量製作。
兩者都支援圖片轉影片嗎？
是的。兩者都接受文字提示或起始圖片，並支援 16:9、9:16 和 1:1 的長寬比，因此兩者都能為社群平台製作直向影片。
哪個模型每個片段提供的價值更高？
Kling 2.6 每次運算成本僅一半，因此可以用相同的點數產生更多嘗試。當一個較長的片段可以取代你原本需要拼接的多個短片時，Sora 2 可能更具價值。
哪個更適合 TikTok 和 Reels？
兩者都能生成 9:16 直向影片。Kling 2.6 通常是更實際的選擇，因為短影音極少需要超過 10 秒的內容，且較低的成本允許進行更多次嘗試。
哪個模型提供更多的鏡頭控制？
Kling 2.6 在鏡頭控制方面被評為適中，而 Sora 2 為基礎，因此當你需要特定運動而非文字提示暗示的任何方向時，Kling 2.6 是更好的選擇。