Sora 영상 생성은 지금도 이용할 수 있나요?

Sora 웹·앱은 2026년 4월 26일, OpenAI 영상 API는 2026년 9월 24일에 종료됐습니다. 지금은 두 경로에서 새 영상을 만들 수 없으며, 기존 이용자는 만들어 둔 콘텐츠를 내보내 보관하는 일이 남아 있습니다.

Sora 웹·앱과 영상 API의 종료 시점

앱에서 직접 영상을 만들던 이용자와 코드로 생성 요청을 보내던 개발자에게 적용된 일정은 다음과 같습니다. Azure 배포까지 사용했다면 제공 주체와 모델 버전을 함께 봐야 자신의 작업에 해당하는 종료일을 찾을 수 있습니다.

제공 주체	이용 대상	종료일
OpenAI	Sora 웹·앱	2026년 4월 26일
OpenAI	Videos API와 Sora 2 모델	2026년 9월 24일
Microsoft Azure	sora-2, 2025-10-06 버전	2026년 7월 15일
Microsoft Azure	sora-2, 2025-12-08 버전	2026년 10월 15일

OpenAI의 종료 대상에는 Videos API, sora-2, sora-2-pro와 지정된 모델 스냅샷이 포함됩니다. 날짜가 붙은 이름으로 연결했던 sora-2-2025-10-06, sora-2-2025-12-08, sora-2-pro-2025-10-06도 API 종료 대상입니다.

새로 제작을 시작할 목적이라면 새 영상 생성 종료를 전제로 도구를 골라야 합니다. 예전 가입 방법이나 결제 화면을 따라가는 데 시간을 쓰기보다, 이미 가진 영상이 있는지부터 살피는 게 낫습니다.

Sora가 제공했던 영상 생성 기능

Sora 2는 글이나 이미지를 바탕으로 영상 장면을 만들고, 결과물에 오디오도 포함할 수 있었던 모델입니다. 현실적인 장면부터 애니메이션까지 여러 표현을 지원했으며, 입력 자료에 따라 출발점이 달라졌습니다.

텍스트 입력으로는 새 장면을 설명했고, 이미지 입력으로는 외형과 구도를 보여 주는 시각적 기준을 제공했습니다. 리믹스는 생성된 영상의 특정 요소를 수정하는 기능이었습니다. 같은 머그잔을 소재로 삼아도 글로 장면을 처음 만드는 작업과 완성된 영상의 빛을 바꾸는 작업은 요청 방식이 달랐습니다.

아래의 입력 문장과 생성 과정은 Sora가 운영되던 당시의 기능을 설명합니다. 현재 남은 콘텐츠를 보관하거나 다른 제작 환경에 옮길 자료를 준비할 때 참고할 수 있습니다.

OpenAI와 Azure의 이용 경로 차이

Azure에서는 구독을 준비하고 지원 지역에 리소스를 만든 뒤 모델 배포까지 해야 했습니다. 소비자용 Sora 앱에 로그인해 쓰던 방식과 달리, 애플리케이션이 어느 리소스와 배포 이름을 호출하는지도 관리해야 했습니다.

sora-2의 2025-10-06 버전은 2026년 7월 15일이 종료일이며, 2025-12-08 버전의 종료 일정은 2026년 10월 15일입니다. 기존 배포를 운영했다면 관리 화면의 모델 버전을 Azure 모델 종료 일정과 맞춰 보는 일이 필요합니다.

배포에 직접 붙인 이름만으로는 실제 모델 버전을 알기 어렵습니다. 예를 들어 내부에서 영상 작업용으로 정한 이름을 계속 사용했어도, 그 이름 아래 어떤 버전이 연결됐는지는 배포 정보를 열어 살펴야 합니다. 지금 Azure를 새 Sora 제작 환경으로 선택하는 것은 권하지 않습니다.

장면 설명을 영상 프롬프트로 바꾸는 방식

과거 Sora 입력 방식에서 지금도 옮겨 쓸 만한 부분은 원하는 장면을 눈에 보이는 말로 적는 과정입니다. ‘멋진 제품 영상’만으로는 무엇을 가까이 담을지, 어느 물체가 움직일지, 어디에서 빛이 들어올지 정해지지 않습니다. 여기서는 로고와 사람이 없는 흰 머그잔을 소재로 잡으면 설명할 대상이 분명해집니다.

피사체와 행동을 하나의 장면으로 좁히기

머그잔 장면의 입력 문장을 다듬으면서 처음에는 ‘잔을 천천히 돌려 보여 준다’고 적었습니다. 잔의 옆면을 보여 주려던 의도였는데, 문장을 다시 읽으니 탁자 위에서 잔 자체를 회전시키는 요청이 되어 있었습니다. 그래서 잔은 제자리에 두고 카메라가 주변을 이동한다고 고쳤다가, 김이 올라오는 부분에 시선을 모으려고 카메라 이동도 덜어냈습니다. 지금 남겨 둔 문장에는 고정된 가까운 구도와 김의 움직임만 적어 뒀습니다.

피사체를 정할 때는 화면에서 계속 알아볼 수 있어야 할 물건부터 고릅니다. 흰 머그잔이라는 이름에 재질이나 손잡이 방향처럼 필요한 외형을 보태되, 주변 물건까지 모두 주인공처럼 설명하면 시선이 분산됩니다. 머그잔을 보여 주는 목적이라면 탁자는 잔이 놓인 자리를 설명하는 정도로 충분합니다. 배경에 책, 꽃병, 노트북을 잔뜩 추가할 이유도 줄어듭니다.

그다음에는 행동을 하나로 좁힙니다. 잔이 회전하고, 표면 무늬가 바뀌고, 배경이 다른 장소로 넘어가는 요청에는 서로 다른 변화가 함께 들어 있습니다. 따뜻한 음료의 분위기를 전달하려면 ‘잔에서 김이 천천히 올라온다’는 행동이 목적에 더 잘 맞습니다. 잔의 형태를 바꾸는 지시를 덜어 내면 나중에 결과를 검토할 때도 김의 움직임에 집중하기 편합니다.

피사체의 움직임과 카메라 움직임은 각각 주어를 적는 방법이 유용합니다. ‘머그잔이 회전한다’는 물건의 동작이고, ‘카메라가 머그잔 주위를 이동한다’는 보는 위치의 변화입니다. 카메라가 이동하는 동안 잔을 제자리에 두고 싶다면 그 조건까지 문장에 넣습니다. ‘천천히 돌아간다’처럼 주어를 생략한 표현은 무엇을 움직일지 다시 고르는 수고를 만듭니다.

처음 적기 쉬운 표현	눈에 보이는 내용으로 바꾼 표현
멋진 제품 영상	나무 탁자 위 흰 머그잔을 가까이 담기
따뜻하고 감성적인 분위기	창가에서 부드러운 빛이 들어오고 잔에서 김이 올라오기
천천히 돌아가는 장면	잔은 제자리에 두고 카메라가 잔 주위를 천천히 이동하기
조금 더 차분하게 수정	잔과 구도를 유지하고 빛을 부드럽게 바꾸기

이 표에서 골라 쓸 요소도 원하는 장면에 맞춰 좁히는 게 좋습니다. 김이 올라오는 가까운 장면을 원한다면 카메라의 회전 이동까지 함께 가져올 필요는 없습니다. 카메라를 고정할지 움직일지를 정한 뒤에는 나머지 문장도 그 선택에 맞춰 읽어 봅니다. 같은 입력 안에 ‘고정’과 ‘주위를 이동’이 함께 남아 있으면 서로 충돌하는 요청이 됩니다.

구도와 빛을 정하고 바꿀 부분만 남기기

촬영 구도는 무엇을 얼마나 가까이 보여 줄지 정합니다. 잔 전체와 탁자의 일부를 담으면 물건이 놓인 자리가 보이고, 잔 윗부분을 가까이 담으면 입구와 김에 시선이 모입니다. ‘가까이’라는 말만으로 원하는 범위가 부족하다면 손잡이까지 보이게 할지, 잔의 입구를 중심으로 담을지 덧붙일 수 있습니다. 이 선택은 피사체를 크게 보여 주려는 목적과 연결되어야 합니다.

배경은 장소를, 조명은 빛의 방향과 성질을 정합니다. 나무 탁자와 창가를 지정한 뒤 창에서 부드러운 빛이 들어온다고 쓰면, ‘감성적’이라는 말보다 장면에 들어갈 정보가 늘어납니다. 흰 머그잔을 밝게 보여 주고 싶은데 강한 역광과 깊은 그림자를 동시에 요구하면 원하는 인상이 흐려질 수 있습니다. 빛을 어디에서 받는지와 잔의 어느 면을 보여 줄지를 함께 생각하면 문장을 덜 고치게 됩니다.

하나의 장면으로 연결한 설명용 문장은 다음과 같습니다. ‘나무 탁자 위 흰 머그잔에서 김이 천천히 올라오고, 창가의 부드러운 빛이 비치며, 카메라는 고정된 가까운 구도를 유지하는 장면’입니다.

이 문장에서 장소는 나무 탁자, 피사체는 흰 머그잔, 움직이는 부분은 김입니다. 빛은 창가에서 들어오고 카메라는 정해진 위치를 유지합니다. 로고와 사람이 없는 조건도 필요하면 입력에 함께 붙일 수 있습니다. 이런 식으로 문장을 풀어 보면 영상에 꼭 필요한 요청과 분위기를 꾸미려고 보탠 말을 골라내기 쉬워집니다. 실제로 생성된 결과를 보고한 문장은 아니며, 어떤 장면을 요청할지 보여 주는 예시입니다.

수정할 때는 유지할 요소를 먼저 남겨 둡니다. 흰 머그잔, 나무 탁자, 가까운 구도가 마음에 들었다면 이 부분을 유지하고 창가의 빛만 저녁의 따뜻한 빛으로 바꾸는 식입니다. ‘더 좋아 보이게’라고 쓰면 무엇을 바꿀지 다시 넓게 열어 두게 됩니다. 반면 ‘잔의 위치와 구도를 유지하고 조명만 바꾼다’는 요청은 바뀌기를 바라는 부분을 직접 가리킵니다.

조명 수정과 함께 잔의 색까지 바꾸면 결과를 비교할 때 살펴야 할 변화도 늘어납니다. 빛이 달라져 잔의 색이 달라 보이는지, 물건 자체의 색을 바꾼 것인지 검토해야 하기 때문입니다. 그래서 원하는 차이가 빛의 분위기뿐이라면 바꿀 요소도 빛으로 좁히는 게 낫습니다. 새로운 장소나 다른 물건이 필요해졌을 때는 별도의 장면 설명을 만드는 쪽이 수정 의도를 전달하기 쉽습니다.

문장이 구체적이어도 결과의 자연스러움은 따로 살펴야 합니다. 김이 올라오다 갑자기 끊기거나, 카메라가 고정되어야 하는데 잔의 위치가 움직이는 식의 문제가 생길 수 있습니다. 특히 물리적 움직임과 사건의 순서는 처음의 예쁜 화면만 보고 판단하기 어렵습니다. 재생 중에도 손잡이와 잔의 몸체가 자연스럽게 이어지는지, 빛과 그림자가 물건의 위치에 맞는지까지 살피는 이유입니다.

프롬프트 보관은 이 작업을 다른 환경으로 옮길 때 도움이 됩니다. 처음 입력한 문장, 사용한 참조 이미지, 나중에 보탠 변경 요청을 한 폴더에 묶어 두면 어떤 장면을 만들려 했는지 다시 설명하기 수월합니다. 최종 문장만 남기면 처음부터 유지하려던 외형과 나중에 바꾼 조명을 되짚는 데 시간이 듭니다. 입력 문장 옆에 ‘잔과 구도 유지, 빛만 수정’ 정도의 짧은 메모를 붙여 두는 것으로도 수정 의도를 남길 수 있습니다.

이미지를 넣는 방식과 참조 자료의 역할

과거 Azure v1의 입력 참조 방식에서는 참조 이미지가 첫 프레임의 시각적 기준이 됐습니다. 머그잔 사진으로 외형과 배치를 전달하고, 글로는 김이 올라오는 움직임과 카메라의 위치를 설명하는 식이었습니다.

사용할 수 있었던 형식은 JPEG·PNG·WebP였고, 입력 이미지 크기를 출력 해상도와 정확히 맞추는 조건이 있었습니다. 가로 사진을 세로 영상의 출발점으로 삼으려면 크기뿐 아니라 잘리는 부분도 함께 살펴야 했습니다. 손잡이가 가장자리에 걸린 사진은 크기를 맞추는 과정에서 필요한 외형 일부가 빠질 수 있기 때문입니다.

사진 뒤에 이어지는 움직임은 생성 과정에서 만들어졌습니다. 따라서 제품 모양이 잘 보이는 이미지를 준비했어도 영상 전체에서 손잡이와 입구의 형태가 유지되는지는 재생하며 검수해야 했습니다.

영상 길이와 결과를 기다리는 시간

영상 길이는 완성된 클립을 재생하는 시간이고, 생성 대기시간은 요청을 보낸 뒤 결과를 받을 때까지의 시간입니다. 과거 Azure v1의 재생 길이 선택값은 4초·8초·12초였으며, 작업 처리에는 해상도와 길이에 따른 시간이 따로 필요했습니다.

같은 v1 규격의 출력 크기에는 가로 1280×720과 세로 720×1280이 있었습니다. 가로와 세로 숫자의 순서에 따라 화면 방향이 바뀌므로 참조 이미지를 준비할 때도 그 방향에 맞춰야 했습니다. 앱에서 보던 수치와 다른 API 예시의 수치는 각각의 이용 경로와 요청 형식 안에서 읽어야 합니다.

비동기 생성은 요청을 보내고, 상태를 조회하고, 완료된 파일을 내려받는 순서로 진행됐습니다. 처음 돌려받은 작업 ID는 이후 진행 상황을 찾는 데 쓰였으며, 실제 영상 파일은 생성이 끝난 뒤 확보했습니다. 예전 작업 기록에 ID만 남아 있다면 보관 폴더에 재생 가능한 파일이 있는지도 살펴야 합니다.

리믹스로 수정했던 범위

리믹스는 성공적으로 생성된 영상의 식별자를 참조하고 추가 요청을 보내는 방식이었습니다. 기존 구성과 움직임을 활용하면서 색감이나 빛처럼 특정 부분을 조정할 때 쓰였고, 한 가지 변경을 명확하게 요청하는 방법이 권장됐습니다.

머그잔 예시라면 ‘잔의 위치와 나무 탁자, 가까운 구도를 유지하면서 창가의 빛만 따뜻하게 바꾼다’는 요청이 여기에 해당합니다. 새 장소와 새 물건, 새로운 움직임까지 한꺼번에 추가하면 수정 범위가 장면 전체로 넓어집니다. 원래 영상에서 남길 부분을 적어 두면 결과를 받은 뒤에도 의도한 부분만 바뀌었는지 비교하기 편합니다.

생성 결과에서 살펴야 했던 오류와 입력 제한

Sora 2에는 복잡한 물리 현상, 원인과 결과, 좌우 같은 공간 관계, 시간 순서를 다루는 데 한계가 있었습니다. 첫 화면의 질감이 사실적이어도 움직임이 이어지는 동안 물체의 위치나 형태가 어긋날 수 있어, 완성된 클립을 처음부터 끝까지 재생하는 검토가 필요했습니다.

머그잔 장면에서는 김이 올라오는 흐름과 손잡이 위치를 살피고, 물체가 움직이는 영상에서는 접촉 뒤의 변화가 이어지는지 봅니다. 이동 방향이 도중에 뒤집히는지, 카메라가 이동할 때 물건의 위치 관계가 자연스럽게 유지되는지도 같은 검토에 포함됩니다.

과거 Azure API의 입력 제한에는 실존 인물 생성과 사람 얼굴이 포함된 입력 이미지 제한이 있었습니다. 소비자용 앱의 인물 기능을 Azure 작업에 그대로 기대하기는 어려웠습니다. 콘텐츠 제한으로 작업이 실패했다면 반환된 실패 사유와 입력 자료를 살피고, 완성된 영상이 어색하다면 움직임과 구도를 검토하는 순서였습니다.

기존 Sora 콘텐츠를 내보내는 절차

기존 영상은 Sora 콘텐츠 내보내기 페이지에서 Export를 선택해 요청합니다. 준비가 끝나면 이메일이 도착하므로, 요청 버튼을 누른 뒤에는 파일을 받아 보관하는 단계까지 이어 가야 합니다.

1. Sora 종료 페이지에서 내보내기를 요청합니다.
2. 준비 이메일을 확인하고 안내에 따라 파일을 받습니다.
3. 내려받은 영상을 열어 처음부터 끝까지 재생 확인을 합니다.

마지막 내보내기 기간이 별도로 제공되면 시작 전에 이메일로 안내되며, 서비스 종료 후 제공 가능한 최종 내보내기 기간까지 끝나면 Sora 이용 관련 데이터는 영구 삭제됩니다. Sora 종료 및 데이터 보관 안내에서 적용되는 절차를 볼 수 있습니다.

받은 파일은 썸네일만 살피기보다 실제로 열어 보는 게 좋습니다. 필요한 장면이 끝까지 들어 있는지 살핀 뒤, 편집에 썼던 원본 이미지와 입력 문장도 같은 위치에 모아 두면 나중에 파일만 남아 제작 의도를 잊는 일을 줄일 수 있습니다.

Sora를 연결했던 자동화 작업 처리

자동화에 Sora를 붙였다면 호출 주소, 모델 이름, 배포 버전부터 찾습니다. OpenAI 주소로 요청하는 작업은 Videos API와 모델 종료 목록에 연결하고, Azure 주소를 쓰는 작업은 실제 배포 버전의 종료일에 연결하면 됩니다.

종료된 모델을 계속 호출하는 작업은 반복 호출 중지가 필요합니다. 해당 생성 단계를 멈추고 실패 기록을 남겨 두는 게 낫습니다. 종료된 서비스의 응답을 기다리는 자동화에서 재시도 횟수만 늘리면 같은 요청을 반복하며 다음 작업도 지연됩니다.

이전할 자료는 입력 문장, 참조 이미지, 저장된 결과 영상, 수정 요청입니다. 기록에 남은 식별자와 다운로드된 파일을 연결해 어떤 결과물이 실제로 남아 있는지 살피고, 완료된 작업이라도 파일을 받지 못했다면 보관 목록에서 따로 표시합니다. 다른 제작 환경에서는 그 자료로 장면을 다시 설명하고 입력 조건에 맞춰 조정하는 작업이 필요합니다.

자주 묻는 질문

Q1. 지금 Sora 앱에서 새 영상을 만들 수 있나요?

Sora 웹·앱은 2026년 4월 26일에 종료돼 새 영상 생성이 불가능합니다. 예전에 만든 콘텐츠는 내보내기 절차로 보관해야 합니다.

Q2. OpenAI API로는 Sora 2를 계속 이용할 수 있나요?

OpenAI의 Videos API와 sora-2, sora-2-pro 및 지정된 스냅샷도 2026년 9월 24일에 종료됐습니다. 기존 연결이 남아 있는 자동화는 영상 생성 단계를 중지해야 합니다.

Q3. Azure에 배포한 Sora 2는 계속 사용할 수 있나요?

sora-2의 2025-12-08 버전도 종료 일정이 2026년 10월 15일입니다. 기존 배포에 연결된 버전을 살펴 해당 일정에 맞춰 작업을 중단하고 제작 자료를 보관해야 합니다.

Q4. 예전에 만든 Sora 영상은 어디서 내보내나요?

Sora 종료 페이지에서 Export를 선택하면 준비가 끝났을 때 이메일을 받습니다. 안내에 따라 파일을 내려받고 정상적으로 재생되는지 살피면 됩니다.

내보내기 준비 이메일을 받은 뒤에는 파일이 정상적으로 열리는지 살피고, 이후 편집에 쓸 원본 이미지와 프롬프트도 영상과 함께 보관하는 데까지 마치면 됩니다.

관련 글

• Suno 음악 생성으로 텍스트와 녹음을 노래로 만드는 방법
• Midjourney로 블로그 대표 이미지를 만들고 구도를 수정하는 방법