Что случилось с Sora
26 апреля 2026 года OpenAI закрыла веб-версию и приложение Sora. Модели Sora 2 и Videos API отключили 24 сентября, прямой замены компания не называет. В справочном центре OpenAI на этот счёт одна страница с датами и без обещаний на будущее.
Для проектов, которые стояли на Sora, это разрыв: новые генерации там взять негде. Сроки и порядок отключения я разбирал в тексте про закрытие Sora, там же детали по доступу к моделям.
Рабочая рутина от этого не остановилась. Видео из чата делается и сейчас, только генерируют его сторонние сервисы, которые за последний месяц начали заходить в ChatGPT.
Чат гпт для создания видео: сценарий и раскадровка
Сам ChatGPT видео больше не генерирует, зато текст вокруг видео делает хорошо: сценарий, раскадровку по шотам, промты для видеомоделей, тексты озвучки и субтитров. Это ровно та часть работы, где раньше садились на два часа и вставали с пустым файлом.
Схема, которая у меня работает, состоит из трёх шагов: идея, потом пять-восемь шотов по три-пять секунд, потом промт на каждый шот. Прошу чат разбить замысел на куски и по каждому написать, что происходит в кадре, куда смотрит камера и сколько длится кусок.
Пять-восемь шотов дают ролик на двадцать-сорок секунд, и это совпадает с тем, что видеомодели тянут за один проход. Дробление на короткие куски упрощает перегенерацию: брак одного кадра не тянет за собой весь ролик.
Раскадровку я проверяю на бумаге. Если шот не описывается одним предложением, в видео он тоже развалится, и узнать об этом лучше до трат на генерацию.
Нейросеть, которая делает видео: как писать промты
Второй навык чата это перевод с языка задачи на язык модели. Полезно, чтобы запрос описывал движение и камеру. Настроение тоже помогает, но без действия и ракурса модель дорисует сцену по своему вкусу.
Промт на один шот я собираю из шести полей: объект, действие, камера, свет, фон, длительность. К ним добавляю запрет на надписи в кадре, потому что текст видеомодели пишут с ошибками, и титры дешевле положить на монтаже.
Дальше прошу у чата три версии одного промта разной подробности: короткую для быстрой пробы, среднюю для рабочей генерации и длинную для финального кадра. Разница видна на первой же генерации, и по ней понятно, где модель ломается.
Отдельная просьба, которая экономит больше всего: пусть чат держит словарь повторяющихся деталей. Название одежды, цвет стен, марка машины, тип объектива. К пятому шоту модель начинает менять детали, и словарь её останавливает.
Плагины Pika и CapCut: генерация уходит в чат
16 октября 2026 года Pika выпустила плагин Pika для ChatGPT: больше сорока творческих приложений и больше ста моделей для картинок, видео и звука прямо в чате. Промт из сценария уходит в генерацию без копирования между вкладками, результат возвращается в тот же диалог, и следующую правку можно просить словами.
CapCut 24 октября на конференции CapCut World в Лос-Анджелесе показал свой плагин: идея в чате, черновик видео собирает плагин, доработка идёт в веб-редакторе CapCut. В анонсе стояло «скоро», сроков и цен не было. График выпусков на CapCut внутри чата я бы пока не строил: в анонсе не было даты запуска.
Логика у обоих одна. Чат становится входом в чужую генерацию, а редактор остаётся местом, где ролик доводят до вида. Для меня это удобно тем, что сценарий и раскадровка лежат в одном окне с пробами.
Музыка через Suno MCP
28 октября 2026 года Suno открыла бета-доступ к Suno MCP. Сервис подключается к ChatGPT, Claude и другим MCP-клиентам, песни создаются прямо в чате и тратят кредиты Suno, доступ дают по заявке.
Для ролика это закрывает музыку под голос и под монтаж. Просишь трек на тридцать секунд с нарастанием к пятнадцатой, получаешь черновик в том же диалоге, где лежит раскадровка, и там же правишь аранжировку.
Кредиты Suno при этом расходуются на каждой попытке, так что привычка генерировать по десять версий подряд бьёт по счёту. Я прошу сначала текстовое описание трека и только потом саму генерацию.
Где чат заканчивается: монтаж, звук и правка шотов
Монтаж, цвет, звук, титры и точная длина кадров остаются за редактором. ChatGPT подскажет порядок сцен и тайминг, соберёт список титров и текст озвучки, таймлайн он не построит.
Правка шотов живёт в два круга. Сначала перегенерация слабого куска в плагине, потом подрезка и склейка в редакторе. Пока промт лежит рядом с раскадровкой, перегенерация занимает минуты, и это главный практический выигрыш всей схемы.
Второй риск системный. Плагины живут по чужим правилам: лимиты, цены и доступность меняются без предупреждения, а закрытие Sora показало, как быстро сервис уходит целиком. Сценарий и промты стоит хранить у себя, в файлах, чтобы смена плагина не обнуляла работу.
Мой вывод: ChatGPT теперь пульт
За полгода роль чата сместилась. Он перестал быть генератором картинки и стал пультом: ставит задачу, разбивает её на шоты, пишет промты, проверяет стыковку и держит словарь деталей между сценами. Генерацию он отдаёт плагинам, и это честное разделение, потому что сильная сторона чата в тексте.
Практический вывод для проекта простой. Первое: сценарий и раскадровку делать в чате, там скорость выше всего. Второе: генерировать в плагине, где промт уже готов. Третье: собирать ролик в редакторе, потому что финальный монтаж решает больше, чем модель.
Сомнение у меня одно, зато дорогое. Вся схема висит на чужих плагинах, а их условия меняются в одностороннем порядке. Свои шаблоны и библиотеку промтов при этом никто не отнимает.
Дальше решает объём. Один ролик в месяц спокойно живёт на подписке. Для рекламных серий и регулярных выпусков считают иначе: видео нейросетями по шаблону даёт десяток версий из одной сцены, а там, где в кадре нужен живой человек с его лицом и интонацией, промо-ролик честнее снимать. Ручные ролики от 16 000 ₽ выходят предсказуемее подписки на API, ведение YouTube-канала от 16 000 ₽ в месяц держит выпуски в одном ритме.
