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

Ja. Veo 3.1 understøtter både tekst-til-video og billede-til-video-arbejdsgange, så skabere kan starte fra prompts, billeder eller arbejdsgange med frame-vejledning.

When should I use Veo 3.1 instead of Sora 2?

Vælg Veo 3.1, når lydsynkronisering, billedstyrede arbejdsgange, vertikal indholdsproduktion eller økosystemintegration med Google-værktøjer er vigtigst.

Can Veo 3.1 create vertical videos for TikTok or Shorts?

Ja. Veo 3.1 understøtter native 9:16-billedformater.

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

Reducer promptens kompleksitet, forenk kamerainstruktionerne, og iterer dine prompts.

Is Veo 3.1 suitable for commercial marketing videos and ads?

Ja. Den er velegnet til branded content, produktvideoer og kampagner på sociale medier.

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

Nye brugere får en gratis nøgle, og API-prisen vil stadig være 20 % af den officielle pris.

Overkommelig Veo 3.1 API | image-to-video

Tekniske specifikationer for Veo 3.1

Punkt	Veo 3.1 (offentlige specifikationer)
Officiel model-id	veo-3.1-generate-001
Udbyder	Google DeepMind / Google Cloud
Modeltype	Tekst-til-video og billede-til-video-generering
Inputtyper	Tekstprompter, billedeinput, første frame + sidste frame-vejledning
Outputtype	AI-genereret video
Understøttede opløsninger	720p og 1080p, 4K
Understøttede sideforhold	16:9 og 9:16
Understøttet billedhastighed	24 FPS
Videovarighed	4s, 6s eller 8s klip (tilstandsafhængigt)
Prompt-sprog	Engelsk
Videoer pr. anmodning	Op til 4
API-hastighedsgrænse	Op til 50 forespørgsler/minut/projekt
Understøttede udrulninger	Vertex AI, Gemini-økosystem-integrationer, Flow
Ikke-understøttede funktioner (officiel dokumentation)	Dynamisk delt kvote, nogle referencebillede-workflows, indbygget videoudvidelse i standard API-flow

Hvad er Veo 3.1?

Veo 3.1 er Googles flagskib inden for generative videomodeller med fokus på filmisk videokvalitet, stærkere prompt-efterlevelse, bedre scenekonsistens og multimodale videoproduktionsworkflows. Den rækker ud over standard tekst-til-video ved at understøtte billedstyret generering og frame-kontrollerede fortælleworkflows. Officiel support omfatter tekst-til-video, billede-til-video, prompt-omskrivning og workflows til generering af første/sidste frame.

Kernefunktioner

Veo 3.1 fokuserer på praktiske funktioner til indholdsproduktion:

Indbygget lydgenerering (dialog, baggrundslyd, SFX) integreret i output. Veo 3.1 genererer indbygget lyd (dialog + baggrundslyd + SFX) justeret til den visuelle tidslinje; modellen sigter mod at bevare læbesynkronisering og audio‑visuel synkronitet for dialog og scenesignaler.
Længere output (understøttelse af op til ~60 sekunder / 1080p i forhold til Veo 3’s meget korte klip på 8s) og multiprompt-multishot-sekvenser for narrativ kontinuitet.
Scene Extension- og First/Last Frame-tilstande, der udvider eller interpolerer materiale mellem nøgleframes.
Objektindsættelse og (kommende) objektafjernelse samt redigeringsprimitiver i Flow.

Hver af ovenstående punkter er designet til at reducere manuelt VFX-arbejde: lyd og scenekontinuitet er nu førsteklasses output snarere end eftertanker.

Tekniske detaljer (modeladfærd og input)

Model-familie og varianter: Veo tilhører Googles Veo-3-familie; preview-model-id er typisk veo3.1-pro; veo3.1 (CometAPI doc). Den accepterer tekstprompter, billedreferencer (enkelt frame eller sekvenser) og strukturerede multiprompt-layouts til multishot-generering.

Opløsning og varighed: Preview-dokumentation beskriver output ved 720p/1080p med mulighed for længere varigheder (op til ~60s i visse preview-indstillinger) og højere fidelitet end tidligere Veo-varianter.

Sideforhold: 16:9 (understøttet) og 9:16 (understøttet, undtagen i nogle referencebillede-flows).

Prompt-sprog: Engelsk (forhåndsvisning).

API-begrænsninger: typiske preview-grænser omfatter maks. 10 API-forespørgsler/min pr. projekt, maks. 4 videoer pr. anmodning og videolængder, der kan vælges mellem 4, 6 eller 8 sekunder (referencebillede-flows understøtter 8s).

Benchmark-ydeevne

Googles interne og offentligt sammenfattede evalueringer rapporterer stærk præference for Veo 3.1-output på tværs af menneskelige vurderinger af metrics såsom teksttilpasning, visuel kvalitet og audio‑visuel kohærens (tekst→video og billede→video-opgaver).

Veo 3.1 opnåede state-of-the-art-resultater i interne sammenligninger med menneskelige bedømmere på flere objektive akser — overordnet præference, prompt-tilpasning (tekst→video og billede→video), visuel kvalitet, audio‑video-tilpasning og “visuelt realistisk fysik” på benchmark-datasæt såsom MovieGenBench og VBench.

Begrænsninger og sikkerhedsovervejelser

Begrænsninger:

Artefakter og inkonsistens: på trods af forbedringer kan visse lysforhold, fintmasket fysik og komplekse okklusioner stadig give artefakter; billede→video-konsistens (især over lange varigheder) er forbedret, men ikke perfekt.
Misinformation-/deepfake-risiko: rigere lyd + objektindsættelse/fjernelse øger misbrugsrisikoen (realistisk falsk lyd og længere klip). Google nævner afbødninger (politik, sikkerhedsforanstaltninger), og tidligere Veo-lanceringer refererede til watermarking/SynthID for at hjælpe med oprindelse; tekniske sikkerhedsforanstaltninger eliminerer dog ikke misbrugsrisikoen.
Omkostnings- og gennemløbsbegrænsninger: højopløselige, lange videoer er beregningsmæssigt dyre og er i øjeblikket begrænset i en betalt forhåndsvisning — forvent højere latenstid og omkostninger sammenlignet med billedmodeller. Community-opslag og Google-forumtråde diskuterer tilgængelighedsvinduer og fallback-strategier.

Sikkerhedskontroller: Veo3.1 har integrerede indholdspolitikker, watermarking/synthID-signalisering i tidligere Veo-udgivelser og adgangskontroller i preview; kunder rådes til at følge platformspolitikken og implementere menneskelig gennemgang for højrisiko-output.

Praktiske anvendelser

Hurtig prototyping for kreative: storyboards → multishot-klip og animatics med indbygget dialog til tidlig kreativ gennemgang.
Marketing og kortformatindhold: 15–60s produktspots, sociale klip og koncept-teasere, hvor hastighed vægtes højere end perfekt fotorealisme.
Billede→video-tilpasning: omdanne illustrationer, karakterer eller to frames til glidende overgange eller animerede scener via First/Last Frame og Scene Extension.
Værktøjsudvidelse: integreret i Flow til iterativ redigering (objektindsættelse/fjernelse, lys-præindstillinger), som reducerer manuelle VFX-gennemløb.

Sammenligning med andre førende modeller

Veo 3.1 vs Veo 3 (forgænger): Veo 3.1 fokuserer på forbedret prompt-efterlevelse, lydkvalitet og multishot-konsistens — inkrementelle men betydningsfulde opdateringer, der sigter mod at reducere artefakter og forbedre redigerbarhed.

Veo 3.1 vs OpenAI Sora 2: kompromiser rapporteret i pressen: Veo 3.1 lægger vægt på længerevarende narrativ kontrol, integreret lyd og Flow-redigeringsintegration; Sora 2 (i presse-sammenligninger) fokuserer på andre styrker (hastighed, forskellige redigeringspipelines). TechRadar og andre medier fremstiller Veo 3.1 som Googles målrettede konkurrent til Sora 2 for narrativer og længere video-understøttelse. Uafhængig side-om-side-test er fortsat begrænset.

Funktion	Veo 3.1	Sora 2	Runway Gen-4 / Gen-4.5
Indbygget vertikalt output	Ja	Begrænset workflow-understøttelse	Ja
Billede-til-video	Ja	Ja	Ja
Fokus på lydintegration	Stærk	Moderat	Moderat
Frame-konditionering	Ja	Ja	Delvis
Optimering til sociale videoer	Stærk	Moderat	Stærk
Integration i API-økosystemet	Google-økosystem	OpenAI-økosystem	Skaberværktøjsøkosystem

Hvordan bruger jeg Veo 3.1 API med CometAPI?

Opret en CometAPI API-nøgle
Vælg veo-3.1-generate-001 som model-endpoint
Send prompts eller billedeinput via video-genererings-API'et
Forespørg periodisk på resultaterne og hent de genererede videoer
Iterer prompter for kamerabevægelse, scenekontinuitet og konsistensforbedringer

Priser for Veo 3.1

Udforsk konkurrencedygtige priser for Veo 3.1, designet til at passe til forskellige budgetter og brugsbehov. Vores fleksible planer sikrer, at du kun betaler for det, du bruger, hvilket gør det nemt at skalere, efterhånden som dine krav vokser. Opdag hvordan Veo 3.1 kan forbedre dine projekter, mens omkostningerne holdes håndterbare.

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).

Eksempelkode og API til Veo 3.1

Få adgang til omfattende eksempelkode og API-ressourcer for Veo 3.1 for at strømline din integrationsproces. Vores detaljerede dokumentation giver trin-for-trin vejledning, der hjælper dig med at udnytte det fulde potentiale af Veo 3.1 i dine projekter.

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"

Versioner af Veo 3.1

Årsagen til, at Veo 3.1 har flere øjebliksbilleder kan omfatte potentielle faktorer såsom variationer i output efter opdateringer, der kræver ældre øjebliksbilleder for konsistens, at give udviklere en overgangsperiode til tilpasning og migration, og at forskellige øjebliksbilleder svarer til globale eller regionale slutpunkter for at optimere brugeroplevelsen. For detaljerede forskelle mellem versioner, henvises der til den officielle dokumentation.

Model-id	Beskrivelse	Tilgængelighed	Anmodning
veo3.1-all	Den anvendte teknologi er uofficiel, og genereringen er ustabil osv.	✅	Chat format
veo3.1	Anbefalet, peger på den nyeste model	✅	Asynkron generering