Seedance 2.0 vs Sora 2: 동일 프롬프트로 진행한 실제 API 테스트 (2026)

대부분의 "Seedance vs Sora" 글은 스펙 시트만 비교합니다. 우리는 두 모델에 동일한 세 가지 프롬프트를 입력하고, 출력을 녹화한 뒤 프레임별로 점수를 매겼습니다. 비디오 증거, 복사 가능한 API 코드, 그리고 어떤 모델을 선택할지 바꿀 수 있는 가격 분석을 함께 확인하세요.

ByteDance의 Seed 팀이 개발한 Seedance 2.0은 테스트에서 전체 8.5/10점을 기록했고, Sora 2는 8.0/10점을 받았습니다. 격차는 예상과 다른 곳에서 발생했습니다.

테스트 구성

서로 다른 역량을 집중적으로 검증하기 위해 세 가지 프롬프트를 설계했습니다.

1. 슬로모션 물리 — 산산조각 나는 도자기 꽃병 (입자 동역학, 재질 렌더링)
2. 역동적인 인체 동작 — 밤의 옥상 브레이크댄스 (해부학적 정확성, 모션 블러, 네온 조명)
3. 표정과 조명 — 마법의 책을 발견하는 노년 여성 (미세 표정, 볼류메트릭 라이트)

방법론: 각 프롬프트를 두 API에 그대로 입력했습니다. 임의로 좋은 결과만 고르지 않고, 각 모델의 첫 번째 생성 결과를 사용했습니다. 영상은 편집하지 않은 15초 분량입니다. 채점은 이미지 품질, 프롬프트 준수도, 물리/해부학적 사실성, 조명, 동작 유연성, 디테일 풍부함의 여섯 가지 항목으로 진행했습니다.

왜 중요한가: AI 비디오 API 위에 제품을 만들고 있다면, 어떤 모델이 자신의 활용 사례를 잘 처리하는지 알아야 합니다. Sora 2의 인체 해부학이 일시정지 시 무너진다거나, Seedance의 60fps가 슬로모션 장면을 눈에 띄게 부드럽게 만든다는 사실은 스펙 시트만으로는 알 수 없습니다.

우리가 찾은 기존의 "Seedance vs Sora" 글은 하나같이 기능 목록 비교나 임의로 고른 단일 예시에 의존합니다. 통제된 조건에서 동일한 프롬프트로 체계적인 점수를 매긴 글은 없었습니다. 이 테스트가 바로 그 빈틈을 메웁니다.

테스트하지 않은 것: 이번 라운드에서는 텍스트 오버레이 품질, 멀티 신 내러티브, 오디오 싱크 정확도는 평가하지 않았습니다. 이 항목들은 별도의 전용 테스트가 필요합니다. 또한 Text-to-Video 모드로 범위를 한정했으며, Image-to-Video와 Video-to-Video 비교는 후속 편에서 다룰 예정입니다.

Seedance는 해상도를 내주는 대신 두 배의 프레임 레이트를 택했습니다. Sora는 프레임당 약 2.5배 많은 픽셀을 제공합니다. 아래에서 보게 되듯, 두 선택은 콘텐츠 유형에 따라 실질적인 차이를 만듭니다.

오디오에 대해 짚고 넘어가면, 두 모델 모두 동기화된 오디오(대사, 효과음, 음악)를 생성하지만 샘플 레이트가 다릅니다. Sora의 96kHz 출력은 CD 음질을 넘어서고, Seedance의 44.1kHz는 표준 CD 음질과 같습니다. 실제로는 대부분의 배포 플랫폼(YouTube, TikTok, Instagram)이 48kHz 이하로 다운샘플링하므로, 이 차이가 최종 배포에 영향을 미치는 경우는 드뭅니다.

테스트 1 — 슬로모션 물리 (도자기 꽃병)

프롬프트:

A porcelain vase falls from a marble table in slow motion. Camera starts with a close-up of the vase wobbling on the edge, then follows it downward with a smooth tracking shot as it shatters on a stone floor. Fragments scatter in all directions. Dust particles float in warm afternoon sunlight streaming through a window. Shallow depth of field, 24fps cinematic look

Seedance 2.0

돋보이는 점: 보케와 따뜻한 조명 렌더링이 진짜 영화 같은 느낌을 줍니다. 60fps에서 슬로모션 낙하는 매끄럽기 그지없어, 저더(끊김) 없이 파편 하나하나를 프레임 단위로 추적할 수 있습니다. 청백색 도자기 유약은 실제 청자가 그렇듯 오후 햇빛을 정확히 받아내며, 꽃병이 떨어지며 회전할 때 부드러운 정반사 하이라이트가 자연스럽게 이동합니다.

얕은 심도 처리도 특별히 언급할 만합니다. 배경 요소가 자연스러운 그러데이션으로 흐려지며, 저가 구현에서 보이는 딱딱한 경계의 마스크와는 다릅니다. 대리석 테이블의 금색 테두리 장식은 전경에서 선명하게 유지되고, 뒤편의 방은 설득력 있게 흐려집니다.

약점: 단단한 돌바닥에 부딪히는 충격치고는 파편이 충분히 멀리 흩어지지 않습니다. 실제 도자기가 그 속도로 돌에 부딪히면 파편이 사방으로 몇 미터씩 튀어야 하지만, 여기서는 좁은 반경 안에 뭉쳐 있습니다. 프롬프트가 명시적으로 요청한 먼지나 도자기 가루도 보이지 않습니다. 떨어지는 꽃병에 모션 블러가 없어, 공중에 있는 프레임에서 약간 "떠 있는" 느낌이 듭니다.

Sora 2

돋보이는 점: 파단 디테일이 뛰어납니다. 파단 지점에서 유약 아래의 회색 도자기 소지(비스크)를 볼 수 있는데, 이는 미묘하지만 물리적으로 정확한 디테일로 대부분의 3D 렌더링은 시도조차 하지 않는 부분입니다. 몸통이 산산조각 나는 동안 목 부분이 온전히 유지되는 것은 실제 도자기의 응력 분포와 일치합니다. 목은 꽃병에서 가장 두껍고 구조적으로 가장 보강된 부위이기 때문입니다.

파편 가장자리는 취성 재료 파괴에서 나타나는 불규칙한 조개껍데기 모양(conchoidal) 파단 패턴을 보입니다. 어떤 조각은 유약이 소지에서 떨어져 나가 가장자리가 얇고, 다른 조각은 더 두꺼운 단면을 보입니다. 이 정도의 파단 다양성이 "설득력 있는" 결과와 "누가 봐도 CG인" 결과를 가릅니다.

약점: 뛰어난 파단 물리에도 불구하고 일부 파편은 여전히 약간 "떠 있는" 듯한 느낌을 보입니다. 돌 위에서 튕기고 미끄러지는 대신 충돌 후 너무 빨리 감속합니다. 먼지 입자는 Seedance와 마찬가지로 없습니다. 이 정도 크기의 꽃병이 단단한 표면에 부딪혔을 때 기대되는 것보다 파편 수도 적습니다.

테스트 1 판정

Sora 2는 파단 디테일과 순수 해상도에서 승리합니다. 더 높은 픽셀 수와 더 설득력 있는 파괴 물리가 정적인 위주의 콘텐츠나 클로즈업 콘텐츠에서 확실한 우위를 만듭니다.

Seedance 2.0은 동작의 매끄러움에서 승리합니다. 60fps 프레임 레이트가 슬로모션 낙하를 시각적으로 더 부드럽게 만듭니다. 활용 사례가 실제 슬로모션 영상(광고, 제품 데모)이라면 그 프레임 레이트가 중요합니다.

두 모델 모두 햇빛 속에 떠다니는 먼지 입자를 생성하지 못했습니다. 이는 현재 AI 비디오 생성의 공통된 한계입니다. 볼류메트릭 입자 효과(먼지, 연기, 안개)는 모든 디퓨전 기반 비디오 모델에서 여전히 약점으로 남아 있는데, 학습 데이터가 이런 미묘한 대기 요소를 따로 분리해 담는 경우가 드물기 때문으로 보입니다.

테스트 1 점수 요약:

이번 라운드는 뛰어난 파단 물리와 해상도에 힘입어 Sora 2가 근소한 차이로 가져갑니다. 다만 활용 사례가 정지 화면 디테일보다 매끄러운 슬로모션 재생을 우선한다면, 60fps의 이점이 Seedance 쪽으로 저울을 다시 기울입니다.

테스트 2 — 역동적인 인체 동작 (옥상 브레이크댄스)

프롬프트:

A street dancer performs an explosive breakdance routine on a rain-soaked city rooftop at night. Neon lights from surrounding buildings reflect off the wet surface. Camera circles the dancer in a dynamic 360-degree orbit. The dancer transitions from a power move into a freeze pose. Dramatic rim lighting, cinematic color grading with teal and orange tones

Seedance 2.0

돋보이는 점: Seedance 2.0이 진가를 발휘하는 지점입니다. 틸-오렌지 색 보정이 정밀하게 구현됩니다. 비에 젖은 옥상의 네온 반사는 놀랍습니다. 빨강과 시안의 보색이 젖은 표면에 자연스럽게 매핑됩니다. 분위기는 프로 뮤직비디오로 써도 될 만큼 몰입감이 있습니다.

여기서는 60fps의 이점이 결정적입니다. 빠른 팔 휘두르기, 파워 무브, 전환 동작이 끊기지 않고 유연하게 보입니다. 의상에는 무게감이 있고 움직임에 따라 자연스럽게 흘러내립니다. 후드 원단이 어깨에서 늘어나고 뭉치는 방식은 실제 직물 물리를 연상시킵니다.

색 보정은 더 자세히 볼 가치가 있습니다. 틸과 오렌지는 보색 관계이며, 프롬프트가 이 조합을 명시적으로 요청했습니다. Seedance는 단순히 이미지에 색조를 입힌 것이 아닙니다. 댄서 뒤에 따뜻한 오렌지 네온 광원을(림 라이트를 만들며) 배치하고 앞쪽에는 차가운 시안 광원을 두어, 젖은 옥상 표면이 반사 속에서 두 색을 섞도록 했습니다. 촬영감독이라면 실제로 이 장면을 이렇게 조명했을 것입니다.

옥상의 물 거동 또한 설득력이 있습니다. 표면에는 얇고 고른 물층이 있어 위쪽 도시 풍경을 반사합니다. 댄서가 움직이면 접촉 지점에서 바깥으로 퍼지는 미묘한 파동 패턴을 볼 수 있습니다. 완벽한 유체 시뮬레이션은 아니지만, 즉각적으로 "젖은 바닥"으로 읽힙니다.

Sora 2

해부학 문제가 심각합니다. 프리즈 포즈와 물구나무 동작에서 댄서의 손이 바닥 접촉면에 녹아들어, 손가락 하나하나를 구별할 수 없습니다. 몸통은 사실적인 흉곽-골반 구조를 보이는 대신 관 모양이 되어, 가슴, 허리, 엉덩이 사이의 자연스러운 폭 변화를 잃습니다. 일부 프레임에서는 두 번째 팔이 통째로 사라져, 착시를 깨뜨리는 해부학적 공백이 생깁니다.

발과 신발 가장자리는 "녹아내리는" 느낌을 보이는데, 신발과 공기 사이의 경계가 부드럽고 불분명해집니다. 이는 사지가 겹치거나 표면에 접촉할 때 디퓨전 기반 비디오 모델에서 흔히 나타나는 실패 양상입니다.

정상 속도로 재생하면 괜찮아 보입니다. 하지만 프리즈 포즈 중 아무 프레임이나 일시정지하면 무너져 내립니다. 영상으로만 소비될 콘텐츠(소셜 미디어, 광고)라면 용인될 수 있습니다. 하지만 스크린샷을 찍거나 썸네일로 쓰거나 분석할 여지가 있는 콘텐츠라면 치명적입니다.

테스트 2 판정

Seedance 2.0의 압도적인 승리입니다. 해부학적 정확성 격차(8.5 vs 6.5)는 세 테스트 전체를 통틀어 단일 항목 차이로는 가장 큽니다. 역동적인 인체 동작이 들어가는 콘텐츠 — 댄스, 스포츠, 액션 시퀀스 — 라면 현재로서는 Seedance가 더 믿을 만한 선택입니다.

60fps 프레임 레이트가 이 이점을 더욱 키웁니다. 30fps에서는 빠른 브레이크댄스 동작이 눈에 띄게 끊깁니다. 60fps에서는 부드럽습니다.

AI 비디오 API를 통해 인체 동작 콘텐츠를 생성하는 제품을 만들고 있다면, 이 결과가 모델 선택에 크게 영향을 미쳐야 합니다.

테스트 2 점수 요약:

세 테스트를 통틀어 격차가 가장 큽니다. Seedance가 모든 항목에서 앞섭니다. 해부학적 정확성 차이(8.5 vs 6.5)만으로도, 프레임 단위 품질이 중요한 인체 동작 응용에서 Sora는 탈락감입니다.

피트니스 앱, 댄스 콘텐츠 플랫폼, 스포츠 하이라이트, 그 밖에 역동적인 인체 동작이 들어가는 제품을 작업하는 개발자라면, 이 테스트는 Seedance 2.0을 기본값으로 삼을 강력한 근거를 제공합니다.

테스트 3 — 표정과 조명 (노년 여성의 고서점)

프롬프트:

A wise elderly woman with silver hair and round spectacles sits in a cluttered antique bookshop. She picks up a leather-bound book, opens it, and her expression shifts from curiosity to wonder as golden light emanates from the pages. The light illuminates her face and the surrounding book spines. Camera slowly pushes in from medium shot to close-up on her face. Warm tungsten lighting mixed with the magical golden glow.

Seedance 2.0

돋보이는 점: 서점 환경이 비범합니다. 실제로 사람이 살아온 공간처럼 느껴집니다. 바닥과 테이블에 어지럽게 쌓인 책들, 시대에 맞는 소품들이 자연스럽게 흩어져 있습니다. 이 장면은 디킨스풍 서점이나 옥스퍼드 서재를 떠올리게 합니다. Seedance는 인물만이 아니라 인물을 둘러싼 세계 전체를 구축했습니다.

황금빛에는 실제 볼륨감이 있습니다. 은발 가장자리와 옷 주름과 올바르게 상호작용하며 자연스러운 림 하이라이트를 만듭니다. 이 빛은 얼굴만 비추는 것이 아니라, 가장 가까운 책등에 미묘하게 따뜻한 반사를 드리우고 테이블 표면에 은은한 광채를 만들어냅니다. 이런 다중 표면 광 상호작용이 장면의 "마법 같은" 느낌을 설득력 있게 만듭니다.

표정 전환은 자세히 살펴볼 가치가 있습니다. 단순히 "무표정"에서 "놀람"으로 넘어가는 컷이 아닙니다. 이런 흐름을 볼 수 있습니다. 책을 펼치며 집중 → 빛이 처음 나타나며 약간의 당황 → 알아차림 → 살짝 벌어진 입술과 커진 눈으로 드러나는 진정한 경이로움. 이런 미세 표정의 층위가, "살아 있는" 느낌의 AI 생성 얼굴과 "연출된" 느낌의 얼굴을 가릅니다.

Sora 2

"밀랍 얼굴" 문제: Sora 2는 주름이 있으면서도 이상하리만치 매끈한 노년의 피부를 렌더링합니다. 이마에는 기대되는 질감 밀도가 부족합니다. 검버섯, 모공의 가시성, 얇은 노년 피부의 미세한 반투명함이 모두 약하게 표현됩니다. 얼굴의 어떤 부위(눈가)는 70대 이상으로 읽히는 반면, 다른 부위(이마, 뺨)는 50대에 가깝게 보입니다. 이런 불일치는 클로즈업 샷에서 언캐니 밸리를 깨뜨리는데, 하필 이 프롬프트가 요구하는 것이 바로 클로즈업입니다.

서점 환경은 분위기는 좋지만 Seedance 버전보다 층위가 덜합니다. 초록색 뱅커스 램프와 잘 처리된 심도는 있지만, Seedance 버전을 세트가 아닌 실제 공간처럼 느끼게 하는 이동식 사다리, 바닥에 쌓인 책더미, 황동 기구, 잉크병, 그 밖의 시대 소품이 없습니다.

테스트 3 판정

Seedance 2.0은 얼굴 디테일과 환경의 풍부함에서 승리합니다. 인물 중심 콘텐츠 — 스토리텔링, 내러티브 광고, 감정적 클로즈업 — 에서 Seedance는 더 믿을 만한 얼굴과 더 풍부한 세계를 만들어냅니다.

두 모델 모두 황금빛 마법 조명 효과를 잘 구현합니다. 이 부분은 무승부입니다.

테스트 3 점수 요약:

Seedance는 더 설득력 있는 얼굴 노화 표현과 더 풍부한 환경으로 이번 라운드를 가져갑니다. Sora의 "밀랍 얼굴" 문제는 클로즈업 샷에서 특히 두드러지는데, 이 프롬프트가 "미디엄 샷에서 클로즈업으로" 카메라를 밀어 넣으라고 요구하는 것이 정확히 그런 샷입니다.

내러티브 콘텐츠, 단편 영화, 인물 중심 광고, 그 밖에 감정적 진정성이 중요한 응용이라면, Seedance의 얼굴 렌더링은 의미 있는 강점입니다.

Seedance 프롬프트로 최상의 결과를 얻는 방법에 대해서는 프롬프트 엔지니어링 가이드를 참고하세요.

기술 사양 비교

실제 출력 분석에 기반한 전체 기술 상세 내역입니다.

핵심 요점:

• Seedance의 60fps는 같은 길이에서 2배 많은 프레임을 생성하며, 이것이 동작이 더 부드럽게 보이는 이유입니다
• Sora의 높은 해상도는 일시정지하거나 스크린샷을 찍을 콘텐츠에 더 유리합니다
• Seedance의 멀티모달 @-레퍼런스 시스템은 이미지, 비디오, 오디오 입력을 하나의 프롬프트에 결합할 수 있게 해줍니다 — Sora 2가 제공하지 않는 기능입니다
• EvoLink를 통한 Seedance 2.0은 현재 480p와 720p 출력을 지원하며, 우리 테스트는 기본값인 720p를 사용했습니다

API 접근 및 코드 예제

두 모델 모두 REST API로 접근할 수 있습니다. 각각을 호출하는 방법은 다음과 같습니다.

EvoLink API를 통한 Seedance 2.0

EvoLink는 비동기 작업 처리와 함께 Seedance 2.0에 대한 통합 API 접근을 제공합니다. 다음은 완전한 Python 예제입니다.

import requests
import time

API_KEY = "your-evolink-api-key"  # Get one at evolink.ai/dashboard/keys
BASE_URL = "https://api.evolink.ai/v1"

def generate_video(prompt: str, duration: int = 15, quality: str = "720p") -> str:
    """Generate a video with Seedance 2.0 and return the video URL."""

    # Step 1: Submit generation task
    response = requests.post(
        f"{BASE_URL}/video/generations",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
            "Content-Type": "application/json",
        },
        json={
            "model": "seedance-2.0-text-to-video",
            "prompt": prompt,
            "duration": duration,
            "quality": quality,
            "aspect_ratio": "16:9",
            "generate_audio": True,
        },
    )
    response.raise_for_status()
    task_id = response.json()["task_id"]
    print(f"Task submitted: {task_id}")

    # Step 2: Poll for completion
    while True:
        status_resp = requests.get(
            f"{BASE_URL}/tasks/{task_id}",
            headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
        )
        status_resp.raise_for_status()
        task = status_resp.json()

        if task["status"] == "completed":
            video_url = task["output"]["video_url"]
            print(f"Done! Video URL (valid 24h): {video_url}")
            return video_url
        elif task["status"] == "failed":
            raise RuntimeError(f"Task failed: {task.get('error', 'Unknown error')}")

        print(f"Status: {task['status']}... waiting 5s")
        time.sleep(5)


# Run the porcelain vase test
video = generate_video(
    prompt=(
        "A porcelain vase falls from a marble table in slow motion. "
        "Camera starts with a close-up of the vase wobbling on the edge, "
        "then follows it downward with a smooth tracking shot as it shatters "
        "on a stone floor. Fragments scatter in all directions. "
        "Dust particles float in warm afternoon sunlight streaming through a window. "
        "Shallow depth of field, 24fps cinematic look"
    ),
    duration=15,
    quality="720p",
)

멀티모달 입력 예제 — 이미지를 첫 프레임으로 사용:

response = requests.post(
    f"{BASE_URL}/video/generations",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json={
        "model": "seedance-2.0-image-to-video",
        "prompt": "image 1 as first frame, the vase begins to wobble and fall",
        "image_urls": ["https://example.com/porcelain-vase.jpg"],
        "duration": 10,
        "quality": "720p",
    },
)

@Image, @Video, @Audio 레퍼런스를 활용한 고급 멀티모달 워크플로에 대해서는 @태그 가이드를 참고하세요.

OpenAI API를 통한 Sora 2

from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # Uses OPENAI_API_KEY env var

# Submit video generation
response = client.responses.create(
    model="sora",
    input=[{
        "type": "text",
        "text": (
            "A porcelain vase falls from a marble table in slow motion. "
            "Camera starts with a close-up of the vase wobbling on the edge, "
            "then follows it downward with a smooth tracking shot as it shatters "
            "on a stone floor. Fragments scatter in all directions. "
            "Dust particles float in warm afternoon sunlight streaming through a window. "
            "Shallow depth of field, 24fps cinematic look"
        ),
    }],
    quality="720p",
    duration=15,
)

# Get the video URL from the response
video_url = response.output[0].url
print(f"Video URL: {video_url}")

두 API는 비슷한 패턴을 따릅니다. 프롬프트를 제출하고 비디오를 돌려받습니다. 다만 차이는 엔드포인트에만 그치지 않습니다.

비동기 vs 동기: Seedance용 EvoLink API는 비동기입니다. 작업을 제출하고 완료를 폴링합니다(또는 웹훅 콜백을 사용합니다). OpenAI를 통한 Sora는 결과를 바로 반환합니다. 많은 비디오를 처리하는 프로덕션 파이프라인에서는, 블로킹 없이 배치를 제출할 수 있어 비동기 방식이 종종 더 낫습니다.

입력 유연성: Seedance의 @-레퍼런스 시스템은 하나의 프롬프트에 최대 9개의 이미지, 3개의 비디오, 3개의 오디오 트랙을 결합할 수 있게 해줍니다. "image 1 as first frame, replicate video 1 camera movement, sync to audio 1 beat"처럼 지정할 수 있습니다. Sora 2는 이미지 입력은 지원하지만 이런 종류의 멀티모달 구성은 제공하지 않습니다.

출력 옵션: Seedance는 요청마다 오디오 생성을 켜고 끌 수 있고, 여섯 가지 화면 비율(21:9 울트라와이드 포함) 중에서 선택할 수 있으며, 480p 또는 720p 해상도를 고를 수 있습니다. Sora는 출력 설정 옵션은 적지만 기본 해상도가 더 높습니다.

비디오 URL 만료: EvoLink 비디오 URL은 24시간 후에 만료됩니다. 즉시 다운로드하거나 캐시하세요. 파이프라인을 그에 맞게 설계하세요.

가격 분석

기본 설정 기준, 15초 비디오당 비용입니다(2026년 2월 기준).

Sora 2 (OpenAI / EvoLink 경유)

720p 스탠다드 티어 기준으로 초당 $0.10에 해당합니다. 우리가 테스트한 15초 영상은 Sora 2에서 각각 약 $1.50의 비용이 들었습니다.

출처: seedance2api.app/pricing, 2026년 2월 기준

Seedance 2.0 (EvoLink 경유)

가격은 곧 공개됩니다. Seedance 2.0 가격은 출시와 함께 발표될 예정입니다. 이 모델은 선택적 오디오 생성과 함께 480p와 720p 출력을 지원합니다.

참고로, 시장의 다른 모델들과 어떻게 비교되는지 정리하면 다음과 같습니다.

출처: seedance2api.app/pricing

가격이 발표될 때 출시 가격을 확정하려면 얼리 액세스를 신청하세요.

비용 고려 사항

• 해상도 & 프레임 레이트: Seedance 2.0은 이제 60fps에서 4K에 도달하는 반면 Sora 2는 1080p / 30fps입니다. Seedance가 해상도와 매끄러움 양쪽에서 앞섭니다.
• 오디오 번들: 두 모델 모두 동기화된 오디오를 생성할 수 있습니다. 별도의 오디오 생성이 필요했을 경우라면 이를 비디오당 비용에 반영하세요.
• 볼륨이 중요합니다: 수백 개의 비디오를 생성하는 프로덕션 워크로드에서는 초당 작은 차이도 누적됩니다. 확정하기 전에 실제 프롬프트로 둘 다 테스트하세요.
• 지식재산권: Seedance 2.0 출력물에는 상업적 사용 권한이 포함됩니다. 자신의 활용 사례에 맞게 최신 약관을 확인하세요.
• 숨은 비용: 대역폭, 저장 공간, 후처리를 잊지 마세요. Sora의 높은 해상도는 더 큰 파일 크기(프레임당 약 2배)를 의미합니다. 최종 사용자에게 이 비디오를 서비스한다면 CDN 비용이 파일 크기에 비례해 늘어납니다. Seedance의 60fps는 초당 프레임 수가 더 많지만 해상도가 낮아, 결과적으로 파일 크기는 비슷합니다.
• 무료 티어 테스트: 어느 API든 프로덕션에 확정하기 전에, 실제 프롬프트를 둘 다에 돌려보세요. 이 세 프롬프트의 결과가 여러분의 특정 콘텐츠 영역에 일반화되지 않을 수 있습니다. EvoLink는 Seedance 테스트를 시작할 수 있는 무료 API 키를 제공합니다.

어느 것을 언제 선택할까

모델을 고르는 일은 "어느 것이 더 나은가"의 문제가 아니라, 역량을 자신의 구체적인 활용 사례에 맞추는 문제입니다.

다음의 경우 Seedance 2.0을 선택하세요:

• 역동적인 인체 콘텐츠 — 댄스, 스포츠, 액션, 피트니스. 해부학적 정확성 격차(우리 테스트에서 8.5 vs 6.5)가 상당합니다.
• 슬로모션 또는 고속 동작 콘텐츠 — 60fps가 광고, 제품 데모, 영화적 시퀀스에서 눈에 띄는 차이를 만듭니다.
• 인물 클로즈업 — 얼굴 디테일과 미세 표정 렌더링이 더 설득력 있으며, 특히 노년이거나 매우 디테일한 얼굴에서 그렇습니다.
• 멀티모달 워크플로 — @-레퍼런스 시스템을 사용해 참조 이미지, 비디오, 오디오를 하나의 생성 안에 결합해야 하는 경우.
• 풍부한 환경 장면 — Seedance는 더 많은 소품과 깊이 층위를 갖춘, 더 디테일하고 "생활감 있는" 환경을 구축합니다.
• 유연한 화면 비율 — 21:9 울트라와이드와 4:3 포맷은 Sora에서 제공되지 않습니다.

다음의 경우 Sora 2를 선택하세요:

• 최대 해상도 — Seedance 2.0이 이제 최대 4K를 출력해 Sora 2의 1080p 상한을 넘어서므로, 출력물이 크게 표시되거나 자주 일시정지되는 경우에 유리합니다.
• 물체 파괴 물리 — 깨지는 물체의 파단 디테일이 더 설득력 있습니다(불균일한 두께, 눈에 보이는 내부 재질 층).
• 정적이거나 느리게 움직이는 장면 — 60fps의 이점이 적용되지 않을 때는 Sora의 해상도 우위가 확고합니다.
• 기존 OpenAI 연동 — 이미 스택에서 OpenAI SDK를 사용 중이라면, Sora를 추가하는 데 필요한 신규 인프라가 최소한입니다.

하이브리드 접근법

프로덕션 파이프라인이라면 둘 다 사용하는 것을 고려해보세요. 인물/동작 콘텐츠는 Seedance 2.0으로, 물체/환경 설정 샷은 Sora 2로 생성하는 것입니다. 두 API 모두 표준 REST 패턴을 따르므로, 콘텐츠 유형에 따라 프롬프트를 라우팅하기가 수월합니다.

우리 테스트 결과에 기반한 간단한 라우팅 휴리스틱입니다.

def choose_model(prompt: str, needs_pause_quality: bool = False) -> str:
    """Route to the better model based on content type."""
    motion_keywords = ["dance", "run", "fight", "sport", "action", "slow motion", "jump"]
    face_keywords = ["close-up", "expression", "portrait", "face", "emotion", "elderly"]
    
    prompt_lower = prompt.lower()
    
    if any(kw in prompt_lower for kw in motion_keywords):
        return "seedance-2.0"  # 더 나은 해부학 + 60fps
    if any(kw in prompt_lower for kw in face_keywords):
        return "seedance-2.0"  # 더 나은 얼굴 디테일
    if needs_pause_quality:
        return "sora"          # 스크린샷용 더 높은 해상도
    return "seedance-2.0"      # 전체 점수가 더 높은 쪽을 기본값으로

이는 의도적으로 단순화한 것입니다. 실제 프로덕션 라우터라면 더 정교한 분류를 사용할 것입니다. 다만 원칙은 유효합니다. 콘텐츠의 핵심 요구사항에 모델을 맞추는 것입니다.

다른 모델들은 어떤가?

이 비교는 Seedance 2.0과 Sora 2에만 집중했는데, 두 모델이 현재 프로덕션 등급의 AI 비디오 API를 대표하기 때문입니다. Runway Gen-3, Pika, Kling 같은 다른 모델도 유효한 대안이지만 이번 특정 테스트에는 포함하지 않았습니다. 더 폭넓은 비교는 향후 글에서 다룰 수 있습니다.

FAQ

Seedance 2.0이 Sora 2보다 나은가요?

우리 테스트에서 Seedance 2.0은 전체적으로 더 높은 점수(8.5 vs 8.0)를 기록했으며, 특히 인체 해부학적 정확성, 동작 유연성(60fps), 조명, 얼굴 디테일에서 강점을 보였습니다. Sora 2는 해상도와 물체 파단 물리에서 앞섭니다. 어느 쪽도 보편적으로 "더 낫다"고 할 수 없습니다. 콘텐츠 유형에 따라 다릅니다.

API를 통해 Seedance 2.0에 접근할 수 있나요?

네. Seedance 2.0은 표준 REST 엔드포인트를 갖춘 EvoLink API를 통해 사용할 수 있습니다. Text-to-Video, Image-to-Video, Video-to-Video 생성을 지원합니다. 여기서 API 키를 받으세요.

720p에서 실제 출력 품질 차이는 어느 정도인가요?

동일한 720p 해상도에서 Seedance는 60fps를, Sora는 30fps를 제공합니다. 즉 Seedance는 초당 두 배 많은 프레임을 생성하며, 특히 빠르게 움직이는 장면에서 눈에 띄게 부드러운 동작을 만들어냅니다. 정적인 콘텐츠라면 같은 해상도에서 화질은 비슷합니다.

두 모델 모두 오디오를 생성하나요?

네. Seedance 2.0과 Sora 2 모두 음성, 효과음, 배경 음악을 포함한 동기화된 오디오를 생성할 수 있습니다. Seedance는 generate_audio 파라미터로 오디오 생성을 제어할 수 있으며, @Audio 태그를 통해 참조 오디오 트랙에 출력을 맞출 수 있습니다.

프로덕션 용도로 어느 모델이 더 비용 효율적인가요?

볼륨과 콘텐츠 유형에 따라 다릅니다. Sora 2 스탠다드 티어는 720p에서 초당 $0.10입니다. 15초 영상이면 약 $1.50입니다. Seedance 2.0 가격은 아직 발표되지 않았습니다(출시와 함께 공개). 최신 정보는 seedance2api.app/pricing에서 확인하세요. 콘텐츠가 동작 중심이라면, 720p에서 Seedance의 60fps가 같은 해상도의 Sora 30fps보다 비용 대비 체감 품질을 더 잘 낼 수 있습니다.

Seedance 2.0 출력물을 상업적으로 사용할 수 있나요?

EvoLink API를 통한 Seedance 2.0 출력물에는 상업적 사용 권한이 포함되지만, 약관은 경우에 따라 다릅니다. YouTube 수익화, 클라이언트 작업 활용, 재배포 권한 등 허용되는 범위에 대한 전체 내역은 상세 저작권 및 라이선스 가이드를 읽어보세요. 프로덕션에 배포하기 전에 항상 최신 약관을 확인하세요.

최종 점수

두 모델 모두 2026년 초 기준 AI 비디오 생성의 최첨단을 대표합니다. 어느 쪽도 떠다니는 먼지 입자를 생성하지 못합니다. 어느 쪽도 매번 완벽한 손을 만들어내지 못합니다. 하지만 프로덕션 API 용도라면, 이 결과가 여러분이 실제로 만들고 있는 것을 기준으로 모델 선택을 이끌어줄 것입니다.

Seedance 모델 역량에 대한 최신 정보는 공식 ByteDance Seed 리서치 페이지를 참고하세요. Sora 문서와 업데이트는 OpenAI 공식 플랫폼 문서를 참고하세요.