Can Veo 3.1 API generate videos from images as well as text prompts?

نعم. يدعم Veo 3.1 تدفقات العمل من النص إلى الفيديو ومن الصورة إلى الفيديو، مما يتيح للمبدعين البدء من المطالبات النصية أو الصور أو تدفقات عمل إرشاد الإطارات.

When should I use Veo 3.1 instead of Sora 2?

اختر Veo 3.1 عندما تكون مزامنة الصوت، وتدفقات العمل الموجهة بالصور، وإنشاء المحتوى الرأسي، أو التكامل مع منظومة أدوات Google هي الأهم.

Can Veo 3.1 create vertical videos for TikTok or Shorts?

نعم. يدعم Veo 3.1 نسبة العرض إلى الارتفاع الأصلية 9:16.

What should I do if Veo 3.1 generation fails or produces poor results?

قلّل تعقيد المطالبات، وبسّط تعليمات الكاميرا، وكرّر تحسين المطالبات.

Is Veo 3.1 suitable for commercial marketing videos and ads?

نعم. إنه مناسب جدًا للمحتوى الخاص بالعلامة التجارية، ومقاطع فيديو المنتجات، وحملات وسائل التواصل الاجتماعي.

Is there a free trial for Veo 3.1 API in CometAPI?

سيحصل المستخدمون الجدد على مفتاح مجاني، وسيبقى سعر واجهة برمجة التطبيقات عند 20% من السعر الرسمي.

واجهة برمجة تطبيقات Veo 3.1 بأسعار معقولة | image-to-video

المواصفات التقنية لـ Veo 3.1

العنصر	Veo 3.1 (المواصفات العامة)
المعرّف الرسمي للنموذج	veo-3.1-generate-001
المزوّد	Google DeepMind / Google Cloud
نوع النموذج	توليد نص إلى فيديو وصورة إلى فيديو
أنواع الإدخال	مطالبات نصية، مدخلات صور، توجيه الإطار الأول + الإطار الأخير
نوع الإخراج	فيديو مُولّد بالذكاء الاصطناعي
الدقات المدعومة	720p و 1080p، 4K
نسب الأبعاد المدعومة	16:9 و 9:16
معدل الإطارات المدعوم	24 FPS
مدة الفيديو	مقاطع 4s أو 6s أو 8s (حسب الوضع)
لغة المطالبة	الإنجليزية
عدد الفيديوهات لكل طلب	حتى 4
حد معدل API	حتى 50 طلبًا/دقيقة/مشروع
خيارات النشر المدعومة	Vertex AI، تكاملات منظومة Gemini، Flow
الميزات غير المدعومة (وثائق رسمية)	الحصة المشتركة الديناميكية، بعض سير عمل الصور المرجعية، تمديد الفيديو الأصلي ضمن تدفق API القياسي

ما هو Veo 3.1؟

Veo 3.1 هي عائلة النماذج الرائدة من Google لتوليد الفيديو، تركز على تركيب فيديو بجودة سينمائية، التزام أقوى بالمطالبة، اتساق أفضل للمشاهد، وسير عمل إنشاء فيديو متعدد الوسائط. يتجاوز التوليد القياسي نص إلى فيديو بدعمه للتوليد الموجّه بالصور وسير عمل سرد القصص المتحكم في الإطارات. يشمل الدعم الرسمي نص إلى فيديو، صورة إلى فيديو, إعادة صياغة المطالبة، وسير عمل توليد الإطار الأول/الأخير.

الميزات الأساسية

Veo 3.1 يركّز على ميزات عملية لـ content creation:

توليد صوت أصلي (dialogue، ambient sound، SFX) مدمج في المخرجات. ينشئ Veo 3.1 صوتًا أصليًا (dialogue + ambience + SFX) متوافقًا مع الخط الزمني البصري؛ يهدف النموذج إلى الحفاظ على تزامن حركة الشفاه والمحاذاة السمعية–البصرية للحوار وإشارات المشهد.
مخرجات أطول (دعم حتى ~60 ثانية / 1080p مقارنة بمقاطع Veo 3 القصيرة جدًا، 8s)، وتسلسلات multi-prompt متعددة اللقطات للحفاظ على الاستمرارية السردية.
أوضاع Scene Extension و First/Last Frame التي تمدد اللقطات أو تستنتجها بين الإطارات المفتاحية.
إدراج الكائنات وإزالة الكائنات (قريبًا) وبدائيات التحرير داخل Flow.

كل ما سبق مصمم لتقليل العمل اليدوي في VFX: الصوت واستمرارية المشهد أصبحا مخرجات من الدرجة الأولى بدلًا من اعتبارات لاحقة.

التفاصيل التقنية (سلوك النموذج ومدخلاته)

Model family & variants: ينتمي Veo إلى عائلة Veo-3 من Google؛ عادة يكون معرف نموذج المعاينة veo3.1-pro؛ وveo3.1 (وثائق CometAPI). يقبل مطالبات نصية، مراجع صور (إطار واحد أو تسلسلات)، وتخطيطات multi-prompt منظمة للتوليد متعدد اللقطات.

Resolution & duration: تصف وثائق المعاينة مخرجات بدقات 720p/1080p مع خيارات لمدة أطول (حتى ~60s في إعدادات معاينة معينة) وبجودة أعلى من إصدارات Veo السابقة.

Aspect ratios: 16:9 (مدعوم) و9:16 (مدعوم باستثناء بعض سير عمل الصور المرجعية).

Prompt language: الإنجليزية (معاينة).

API limits: تشمل حدود المعاينة النموذجية حدًا أقصى 10 طلبات API/الدقيقة لكل مشروع، وحدًا أقصى 4 فيديوهات لكل طلب، وأطوال فيديو قابلة للاختيار بين 4 أو 6 أو 8 ثوانٍ (تدفقات الصور المرجعية تدعم 8s).

أداء القياس المعياري

تفيد تقييمات Google الداخلية والملخّصة علنًا بوجود تفضيل قوي لمخرجات Veo 3.1 عبر مقارنات المقيمين البشريين على مقاييس مثل محاذاة النص، الجودة البصرية، والتوافق السمعي–البصري (مهام text→video و image→video).

حقق Veo 3.1 نتائج على أحدث مستوى تقني في مقارنات داخلية مع مقيمين بشريين عبر عدة محاور موضوعية — التفضيل العام، محاذاة المطالبة (text→video و image→video)، الجودة البصرية، محاذاة الصوت مع الفيديو، و”فيزياء بصرية واقعية” على مجموعات قياس معيارية مثل MovieGenBench وVBench.

القيود واعتبارات السلامة

القيود:

شوائب وعدم اتساق: رغم التحسينات، لا تزال بعض ظروف الإضاءة والفيزياء الدقيقة والانسدادات المعقدة قد تولّد شوائب؛ تحسن اتساق الصورة→فيديو (خاصة عبر المدد الطويلة) لكنه ليس مثاليًا.
مخاطر المعلومات المضللة/التزييف العميق: يزيد الصوت الأكثر واقعية + إدراج/إزالة الكائنات من مخاطر سوء الاستخدام (صوت مزيف واقعي ومقاطع ممتدة). تشير Google إلى إجراءات تخفيف (سياسات، ضوابط) وإشارات watermarking/SynthID في إصدارات Veo السابقة للمساعدة في إثبات المصدر؛ مع ذلك لا تقضي الضمانات التقنية على خطر سوء الاستخدام.
قيود التكلفة والإنتاجية: الفيديوهات عالية الدقة والطويلة مكلفة حسابيًا ومقيّدة حاليًا في معاينة مدفوعة — توقّع زمن استجابة وتكلفة أعلى مقارنة بنماذج الصور. تناقش منشورات المجتمع وخيوط منتديات Google نوافذ الإتاحة واستراتيجيات التراجع.

Safety controls: لدى Veo3.1 سياسات محتوى مدمجة، وإشارات watermarking/synthID في الإصدارات السابقة من Veo، وضوابط وصول في المعاينة؛ يُنصح العملاء باتباع سياسة المنصة وتنفيذ مراجعة بشرية للمخرجات عالية المخاطر.

حالات استخدام عملية

نماذج أولية سريعة للمبدعين: لوحات سردية → مقاطع متعددة اللقطات وأنيماتيك مع حوار أصلي للمراجعة الإبداعية المبكرة.
التسويق والمحتوى القصير: إعلانات منتجات من 15–60 ثانية، مقاطع اجتماعية، ومقاطع تمهيدية حيث تهم السرعة أكثر من الواقعية التامة.
تحويل صورة→فيديو: تحويل الرسوم التوضيحية أو الشخصيات أو إطارين إلى انتقالات سلسة أو مشاهد متحركة عبر First/Last Frame و Scene Extension.
تعزيز الأدوات: تكامل داخل Flow للتحرير التكراري (إدراج/إزالة كائنات، إعدادات إضاءة) يقلل من تمريرات VFX اليدوية.

مقارنة مع نماذج رائدة أخرى

Veo 3.1 مقابل Veo 3 (السابق): يركز Veo 3.1 على تحسين الالتزام بالمطالبة، جودة الصوت، واتساق متعدد اللقطات — تحديثات تدريجية لكنها مؤثرة تهدف إلى تقليل الشوائب وتحسين قابلية التحرير.

Veo 3.1 مقابل OpenAI Sora 2: مقالات الصحافة تشير إلى مفاضلات: يبرز Veo 3.1 في التحكم السردي الأطول، الصوت المدمج، وتكامل التحرير عبر Flow؛ بينما يركز Sora 2 (وفق المقارنات الصحفية) على نقاط قوة مختلفة (السرعة، مسارات تحرير مختلفة). لا تزال الاختبارات المستقلة جنبًا إلى جنب محدودة.

القدرة	Veo 3.1	Sora 2	Runway Gen-4 / Gen-4.5
إخراج رأسي أصلي	نعم	دعم محدود لسير العمل	نعم
صورة إلى فيديو	نعم	نعم	نعم
تركيز على تكامل الصوت	قوي	متوسط	متوسط
التكييف بالإطار	نعم	نعم	جزئي
تحسين فيديوهات الشبكات الاجتماعية	قوي	متوسط	قوي
تكامل منظومة API	منظومة Google	منظومة OpenAI	منظومة أدوات المبدعين

كيف أستخدم واجهة Veo 3.1 API مع CometAPI؟

أنشئ مفتاح API لـ CometAPI
اختر veo-3.1-generate-001 كنقطة نهاية النموذج
أرسل المطالبة أو مدخلات الصور عبر واجهة توليد الفيديو
استعلم دوريًا عن النتائج واسترجع مقاطع الفيديو المولدة
كرّر تحسين المطالبات لتحريك الكاميرا، واستمرارية المشهد، وتحسين الاتساق

التسعير لـ Veo 3.1

استكشف الأسعار التنافسية لـ Veo 3.1، المصمم ليناسب الميزانيات المختلفة واحتياجات الاستخدام المتنوعة. تضمن خططنا المرنة أن تدفع فقط مقابل ما تستخدمه، مما يجعل من السهل التوسع مع نمو متطلباتك. اكتشف كيف يمكن لـ Veo 3.1 تحسين مشاريعك مع الحفاظ على التكاليف قابلة للإدارة.

Veo Video Generation Pricing

Pricing (Per Second)

Model	720p	1080p	4K
`veo3`	$0.32	$0.32	$0.48
`veo3-fast`	$0.08	$0.096	$0.24
`veo3.1`	$0.32	$0.32	$0.48
`veo3.1-fast`	$0.08	$0.096	$0.24

💡 Billed per second. Total cost = price per second × video duration (seconds).

نموذج الكود وواجهة برمجة التطبيقات لـ Veo 3.1

احصل على أكواد نماذجية شاملة وموارد API لـ Veo 3.1 لتبسيط عملية التكامل الخاصة بك. توفر وثائقنا التفصيلية إرشادات خطوة بخطوة، مما يساعدك على الاستفادة من الإمكانات الكاملة لـ Veo 3.1 في مشاريعك.

Python
JavaScript
Curl

import os
import requests
import json

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

headers = {
    "Authorization": COMETAPI_KEY,
}

# ============================================================
# Step 1: Download Reference Image
# ============================================================
print("Step 1: Downloading reference image...")

image_url = "https://images.unsplash.com/photo-1506905925346-21bda4d32df4?w=1280"
image_response = requests.get(image_url)
image_path = "/tmp/veo3.1_reference.jpg"
with open(image_path, "wb") as f:
    f.write(image_response.content)
print(f"Reference image saved to: {image_path}")

# ============================================================
# Step 2: Create Video Generation Task (form-data with image upload)
# ============================================================
print("
Step 2: Creating video generation task...")

with open(image_path, "rb") as image_file:
    files = {
        "input_reference": ("reference.jpg", image_file, "image/jpeg"),
    }
    data = {
        "prompt": "A breathtaking mountain landscape with clouds flowing through valleys, cinematic aerial shot",
        "model": "veo3.1",
        "size": "16x9",
    }
    create_response = requests.post(
        f"{BASE_URL}/videos", headers=headers, data=data, files=files
    )

create_result = create_response.json()
print("Create response:", json.dumps(create_result, indent=2))

task_id = create_result.get("id")
if not task_id:
    print("Error: Failed to get task_id from response")
    exit(1)
print(f"Task ID: {task_id}")

# ============================================================
# Step 3: Query Task Status
# ============================================================
print("
Step 3: Querying task status...")

query_response = requests.get(f"{BASE_URL}/videos/{task_id}", headers=headers)
query_result = query_response.json()
print("Query response:", json.dumps(query_result, indent=2))

task_status = query_result.get("data", {}).get("status")
print(f"Task status: {task_status}")

Python Code Example

import os
import requests
import json

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

headers = {
    "Authorization": COMETAPI_KEY,
}

# ============================================================
# Step 1: Download Reference Image
# ============================================================
print("Step 1: Downloading reference image...")

image_url = "https://images.unsplash.com/photo-1506905925346-21bda4d32df4?w=1280"
image_response = requests.get(image_url)
image_path = "/tmp/veo3.1_reference.jpg"
with open(image_path, "wb") as f:
    f.write(image_response.content)
print(f"Reference image saved to: {image_path}")

# ============================================================
# Step 2: Create Video Generation Task (form-data with image upload)
# ============================================================
print("\nStep 2: Creating video generation task...")

with open(image_path, "rb") as image_file:
    files = {
        "input_reference": ("reference.jpg", image_file, "image/jpeg"),
    }
    data = {
        "prompt": "A breathtaking mountain landscape with clouds flowing through valleys, cinematic aerial shot",
        "model": "veo3.1",
        "size": "16x9",
    }
    create_response = requests.post(
        f"{BASE_URL}/videos", headers=headers, data=data, files=files
    )

create_result = create_response.json()
print("Create response:", json.dumps(create_result, indent=2))

task_id = create_result.get("id")
if not task_id:
    print("Error: Failed to get task_id from response")
    exit(1)
print(f"Task ID: {task_id}")

# ============================================================
# Step 3: Query Task Status
# ============================================================
print("\nStep 3: Querying task status...")

query_response = requests.get(f"{BASE_URL}/videos/{task_id}", headers=headers)
query_result = query_response.json()
print("Query response:", json.dumps(query_result, indent=2))

task_status = query_result.get("data", {}).get("status")
print(f"Task status: {task_status}")

JavaScript Code Example

import fs from "fs";
import path from "path";
import os from "os";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

// ============================================================
// Step 1: Download Reference Image
// ============================================================
console.log("Step 1: Downloading reference image...");

const imageUrl = "https://images.unsplash.com/photo-1506905925346-21bda4d32df4?w=1280";
const imageResponse = await fetch(imageUrl);
const imageBuffer = Buffer.from(await imageResponse.arrayBuffer());
const imagePath = path.join(os.tmpdir(), "veo3.1_reference.jpg");
fs.writeFileSync(imagePath, imageBuffer);
console.log(`Reference image saved to: ${imagePath}`);

// ============================================================
// Step 2: Create Video Generation Task (form-data with image upload)
// ============================================================
console.log("\nStep 2: Creating video generation task...");

const formData = new FormData();
formData.append("prompt", "A breathtaking mountain landscape with clouds flowing through valleys, cinematic aerial shot");
formData.append("model", "veo3.1");
formData.append("size", "16x9");
formData.append("input_reference", new Blob([fs.readFileSync(imagePath)], { type: "image/jpeg" }), "reference.jpg");

const createResponse = await fetch(`${base_url}/videos`, {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": api_key,
  },
  body: formData,
});

const createResult = await createResponse.json();
console.log("Create response:", JSON.stringify(createResult, null, 2));

const taskId = createResult?.id;
if (!taskId) {
  console.log("Error: Failed to get task_id from response");
  process.exit(1);
}
console.log(`Task ID: ${taskId}`);

// ============================================================
// Step 3: Query Task Status
// ============================================================
console.log("\nStep 3: Querying task status...");

const queryResponse = await fetch(`${base_url}/videos/${taskId}`, {
  method: "GET",
  headers: {
    "Authorization": api_key,
  },
});

const queryResult = await queryResponse.json();
console.log("Query response:", JSON.stringify(queryResult, null, 2));

const taskStatus = queryResult?.data?.status;
console.log(`Task status: ${taskStatus}`);

Curl Code Example

#!/bin/bash
# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

BASE_URL="https://api.cometapi.com/v1"
IMAGE_PATH="/tmp/veo3.1_reference.jpg"

# ============================================================
# Step 1: Download Reference Image
# ============================================================
echo "Step 1: Downloading reference image..."

curl -s -o "$IMAGE_PATH" "https://images.unsplash.com/photo-1506905925346-21bda4d32df4?w=1280"
echo "Reference image saved to: $IMAGE_PATH"

# ============================================================
# Step 2: Create Video Generation Task (form-data with image upload)
# ============================================================
echo ""
echo "Step 2: Creating video generation task..."

RESPONSE=$(curl -s -X POST "${BASE_URL}/videos" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
  -F 'prompt=A breathtaking mountain landscape with clouds flowing through valleys, cinematic aerial shot' \
  -F 'model=veo3.1' \
  -F 'size=16x9' \
  -F "input_reference=@${IMAGE_PATH}")

echo "Create response:"
echo "$RESPONSE" | jq .

TASK_ID=$(echo "$RESPONSE" | jq -r '.id')

if [ "$TASK_ID" = "null" ] || [ -z "$TASK_ID" ]; then
  echo "Error: Failed to get task_id from response"
  exit 1
fi

echo "Task ID: $TASK_ID"

# ============================================================
# Step 3: Query Task Status
# ============================================================
echo ""
echo "Step 3: Querying task status..."

QUERY_RESPONSE=$(curl -s -X GET "${BASE_URL}/videos/${TASK_ID}" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY")

echo "Query response:"
echo "$QUERY_RESPONSE" | jq .

TASK_STATUS=$(echo "$QUERY_RESPONSE" | jq -r '.data.status')
echo "Task status: $TASK_STATUS"

إصدارات Veo 3.1

قد تشمل الأسباب وراء احتواء Veo 3.1 على لقطات متعددة عوامل محتملة مثل اختلاف المخرجات بعد التحديثات التي تتطلب اللقطات القديمة لضمان الاتساق، وتوفير فترة انتقالية للمطورين للتكيف والهجرة، وارتباط اللقطات المختلفة بنقاط النهاية العالمية أو الإقليمية لتحسين تجربة المستخدم. للاطلاع على الاختلافات التفصيلية بين الإصدارات، يرجى الرجوع إلى الوثائق الرسمية.

معرّف النموذج	الوصف	التوفر	الطلب
veo3.1-all	التقنية المستخدمة غير رسمية، والتوليد غير مستقر، إلخ	✅	تنسيق الدردشة
veo3.1	موصى به، يشير إلى أحدث نموذج	✅	توليد غير متزامن