要優化Sora模型以減少計算成本，可以嘗試以下幾種方法：
減少模型的參數量：可以通過減少模型的層數、減小每層的神經元數量或者使用更簡單的神經網絡結構來減少模型的參數量，從而降低計算成本。
壓縮模型：可以使用模型壓縮技術，如剪枝、量化、蒸餾等方法來減少模型的參數量和計算量，從而提高模型的效率。
使用輕量級模型：可以選擇使用輕量級模型，如MobileNet、ShuffleNet等結構簡單、計算量較小的模型來替代復雜的模型，在保證模型性能的前提下降低計算成本。
硬件加速：可以利用硬件加速器，如GPU、TPU等來提高模型的計算速度，從而減少計算成本。
使用深度學習加速庫：可以使用深度學習加速庫，如TensorRT、NNAPI等來優化模型的推理速度，降低計算成本。
綜上所述，通過減少模型的參數量、壓縮模型、使用輕量級模型、硬件加速以及使用深度學習加速庫等方法，可以有效優化Sora模型以減少計算成本。
