2026년 4월 26일, Sora는 web 및 app에서의 작동을 중단했습니다. OpenAI의 지침에 따르면 API는 2026년 9월 24일에 중단될 예정입니다. 하지만 팀에게 닥칠 가장 큰 위험은 중단 당일에 발생하는 것이 아닙니다. 그것은 아카이브(archive)가 공식적으로 요청되었음에도 불구하고, 비디오, 프롬프트(prompts) 및 작업 정보가 검증되지 않은 상태로 남을 때 발생합니다.

데드라인 전까지의 실질적인 목표는 간단합니다. 자신의 자료를 확보하고, 그것들이 로컬(local)에서 정상적으로 열리는지 확인하며, 손실 없이 중단할 수 없는 작업 목록에서 Sora를 제거하는 것입니다. 이메일로 받은 ZIP 파일이 곧 완성된 아카이브를 의미하지는 않습니다.

먼저 두 가지 사건을 구분하십시오

web 및 app의 종료는 이미 발생했습니다. 이것이 API가 이미 중단되었음을 의미하지는 않습니다. API에는 9월 24일이라는 별도의 기한이 지정되어 있습니다. 또한 Sora의 운명을 보고 OpenAI의 다른 비디오 모델(video models)의 가용성을 판단해서도 안 됩니다.

공식적인 내보내기(export) 경로는 Sora의 sunset 페이지를 통해 이루어집니다. 로그인한 후 Export를 클릭하고 이메일을 기다려야 합니다. OpenAI는 이를 가능한 한 빨리 수행할 것을 권장합니다. 이때, 지침은 최종 내보내기 기간이 종료된 후 데이터의 무기한 보관을 보장하지 않습니다.

여기서 도출할 수 있는 실무적인 결론은 다음과 같습니다: API 데드라인은 마이그레이션(migration) 계획을 위한 것이며, 내보내기는 데이터 보존을 위한 별개의 작업으로 간주해야 합니다.

아카이브는 대조 확인 후에야 완성됩니다

내보내기를 요청하기 전에 인벤토리(inventory)를 작성하십시오. 다음 네 가지 필드를 가진 표면이면 충분합니다:

내보내기 이메일을 받은 후, 수신된 각 배치(batch)를 로컬에서 압축 해제하십시오. 그런 다음 ZIP 파일의 크기가 아니라 내용을 대조하십시오:

1. 예상되는 각 비디오가 정상적으로 열리는가.
2. 파일의 개수가 작성한 인벤토리와 일치하는가.
3. 파일을 작업 및 프롬프트와 연결할 수 있는 데이터가 함께 있는가.
4. 어떤 작업이 누락되었거나, 손상되었거나, 식별할 수 없는가.
5. 중요한 원본 에셋(assets)과 작업 메모가 별도로 복사되었는가.

사용자들은 일부 내보내기(exports) 결과물에 너비(width), 높이(height), 이름(name), 프롬프트(prompt)와 같은 필드를 포함하는 JSON이 포함되어 있다고 보고했습니다. 이는 유용한 검증 가설이지만, 아카이브 구성에 대한 확정된 계약(contract)은 아닙니다. 공식적인 내보내기 절차는 단일한 ZIP 형식을 고정하여 규정하지 않습니다.

Схема проверки архива Sora

마지막 주까지 기다리면 안 되는 이유

내보내기 이메일이 즉시 도착하지 않을 수 있으며, 비디오는 나중에 다운로드 가능해졌다는 개인적인 메시지들이 있습니다. 또 다른 관찰에 따르면, 오래된 export 링크와 비디오 직접 링크가 여전히 작동하고 있었습니다. 이는 지금 즉시 행동해야 한다는 필요성과 모순되지 않습니다. 두 사례 모두 보장된 서비스 수준(service level)이 아니라 개별 사용자들의 경험을 기술한 것이기 때문입니다.

강력한 반론이 들릴 수도 있습니다. API가 9월 24일까지 작동하므로, 현재 작업에 집중하다가 기한이 임박했을 때 아카이브 작업으로 돌아가도 된다는 논리입니다. 만약 팀이 이미 비디오, 프롬프트 및 의존성 맵(dependency map)의 독립적인 복사본을 보유하고 있다면 이러한 접근 방식은 정당합니다. 하지만 그렇지 않다면, 기다리는 행위는 누락된 부분을 수정하는 데 걸리는 시간을 알 수 없는 작업으로 변질시킵니다.

바로 이 지점에서 결정의 방향이 바뀝니다. 가치는 내보내기를 더 빨리 받는 데 있는 것이 아니라, 이를 검증할 수 있는 여유 시간을 확보하는 데 있습니다.

비활성화된 계정: 별도의 경계선

내보내기를 위해 비활성화되거나 삭제된 계정을 복구할 수 있을 것이라는 가정을 계획에 포함하지 마십시오. 7월 20일의 한 사용자 메시지는 자료를 가져오려 할 때 user_deactivated 오류가 발생했음을 기술했으며, 공식 지침은 이러한 계정에 대한 복구(recovery)를 보장하지 않습니다.

계정에 접근할 수 있다면, 상태를 변경할 수 있는 어떠한 작업을 수행하기 전에 내보내기를 요청하십시오. 만약 이미 접근할 수 없다면, 불확실한 결과를 복구에 대한 약속으로 대체하지 말고, 이 리스크를 누락 로그(log of omissions)에 기록하십시오.

Sora를 프로덕션 의존성에서 제거하십시오

인벤토리 조사가 끝나면 작업을 두 그룹으로 나누십시오:

• 아카이브용 (archival): 보관해야 하는 완성된 영상, 프롬프트 (prompts), 메타데이터 (metadata) 및 에셋 (assets);
• 운영용 (operational): Sora API가 여전히 결과물 생성 과정에 참여하고 있는 시나리오.

두 번째 그룹의 경우, 모델의 이름이 아니라 필요한 기능(capability)을 기록하십시오: 입력 데이터 유형, 필요한 결과 형식, 수동 검증 단계 및 허용 가능한 대체 수단 등을 포함합니다. 그런 다음 하나의 대표적인 시나리오를 후보 모델들에 실행해 보고, 그 결과를 완전한 호환성의 증거가 아닌 마이그레이션 테스트 (migration test)로서 저장하십시오.

이러한 비교를 위한 단일 계층이 필요한 경우, provod.ai에서 사용 가능한 비디오 모델을 대조해 볼 수 있습니다. 이것이 프로젝트를 자동으로 이전해주거나 Sora와 동일한 결과를 보장하지는 않지만, 작업 요구 사항을 이전의 특정 공급업체로부터 분리하는 데 도움을 줍니다.

최소 준비 기준

다음 조건이 충족되었을 때 전환이 완료된 것으로 간주할 수 있습니다:

• 내보내기 (export)를 요청하였고, 수신된 모든 배치 (batches)의 압축을 해제함;
• 비디오 및 관련 정보를 로컬 (locally)에서 확인 완료함;
• 누락된 항목에 대해 재연결을 기대하는 것이 아니라 명확한 목록을 보유함;
• 중요한 에셋 (assets)이 Sora 외부의 위치에 저장됨;
• 각 프로덕션 (production) 작업에 대해 검증된 대체 경로가 있거나, 마이그레이션 전에 작업을 중단할 수 있는 해결책이 있음.

Доска миграции видеозадач

provod.ai — AI 팀을 위한 역할 및 개별 계정

동료에게 개인 로그인 정보와 키 (keys)를 전달하지 마십시오: 기업 공간 내에서 액세스 권한을 분리하고 워크플로 (workflows) 시나리오에 대한 중앙 집중식 관리를 유지하십시오.

하나의 카탈로그에서 제공되는 텍스트 및 미디어용 최신 모델: 텍스트 및 미디어용으로는 OpenAI의 GPT, Anthropic의 Claude, Google의 Gemini, xAI의 Grok, DeepSeek, Qwen, GLM, Kimi 및 MiniMax가 있으며, 이미지용으로는 Nano Banana 2 Pro 및 GPT Image가, 비디오용으로는 Seedance, Kling, Veo 및 Google Omni의 최신 버전이 제공됩니다. 또한 추론 (reasoning), 검색 (search), 문서 (documents), 임베딩 (embeddings), 음악 및 오디오를 위한 모델도 사용할 수 있습니다.

애그리게이터 (aggregator)의 추가 요금 없는 관리형 액세스: 모델 비용은 제공업체의 공식 가격과 1:1로 동일하게 유지됩니다.

안전한 팀 협업을 구성하십시오: 등록 양식 · 모델 가격 · 152-FZ에 따른 데이터 보호 · 데이터 처리 정책

당신은 무엇을 선택하시겠습니까: 지금 검증된 아카이브를 위해 업무 시간의 하루를 할애하시겠습니까, 아니면 이 리소스를 보존하되 최종 기간이 지난 후 프로젝트의 일부를 더 이상 확인할 수 없게 될 위험을 감수하시겠습니까?