Veo 3.1

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Veo 3.1 ist Googles inkrementelles, aber bedeutendes Update für seine Veo-Text-und-Bild→Video-Familie, das reichhaltigeren nativen Ton, längere und besser steuerbare Videoausgaben sowie feinere Bearbeitungs- und Steuerungsmöglichkeiten auf Szenenebene hinzufügt.

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Überblick

Funktionen

Preisgestaltung

API

Versionen

Kernfunktionen

Veo 3.1 konzentriert sich auf praktische Funktionen zur Inhaltserstellung:

Native Audio-Generierung (Dialog, Umgebungsgeräusche, SFX) in Ausgaben integriert. Veo 3.1 erzeugt native Audio (Dialog + Umgebungsgeräusche + SFX), abgestimmt auf die visuelle Zeitachse; das Modell zielt darauf ab, Lippensynchronität und audio–visuelle Ausrichtung für Dialoge und Szenenhinweise zu bewahren.
Längere Ausgaben (Unterstützung für bis zu ~60 Sekunden / 1080p im Vergleich zu den sehr kurzen Clips von Veo 3, 8s) sowie Multi‑Shot‑Sequenzen mit mehreren Prompts für narrative Kontinuität.
Scene Extension und First/Last Frame Modi, die Bildmaterial zwischen Keyframes erweitern oder interpolieren.
Objekteinfügung und (in Kürze) Objektentfernung sowie Bearbeitungsprimitiven innerhalb von Flow.

Jeder der oben genannten Punkte ist darauf ausgelegt, manuelle VFX‑Arbeit zu reduzieren: Audio und Szenenkontinuität sind jetzt erstklassige Ausgaben statt nachträglicher Ergänzungen.

Technische Details (Modellverhalten & Eingaben)

Model family & variants: Veo gehört zu Googles Veo‑3‑Familie; die Vorschau‑Modell‑ID ist typischerweise veo3.1-pro; veo3.1 (CometAPI doc). Es akzeptiert Text‑Prompts, Bildreferenzen (Einzelbild oder Sequenzen) und strukturierte Multi‑Prompt‑Layouts für die Multi‑Shot‑Generierung.

Resolution & duration: Die Vorschau‑Dokumentation beschreibt Ausgaben bei 720p/1080p mit Optionen für längere Dauer (bis zu ~60s in bestimmten Vorschau‑Einstellungen) und höherer Wiedergabetreue als frühere Veo‑Varianten.

Aspect ratios: 16:9 (unterstützt) und 9:16 (unterstützt, außer in einigen Referenzbild‑Flows).

Prompt language: Englisch (Vorschau).

API limits: Typische Vorschau‑Limits umfassen max 10 API requests/min pro Projekt, max 4 Videos pro Request, und Videolängen wählbar unter 4, 6 oder 8 Sekunden (Referenzbild‑Flows unterstützen 8s).

Benchmark-Leistung

Googles interne und öffentlich zusammengefasste Auswertungen berichten von starker Präferenz für Veo 3.1‑Ausgaben über Vergleiche durch menschliche Bewerter hinweg, basierend auf Metriken wie Textausrichtung, visuelle Qualität und audio–visuelle Kohärenz (Text→Video‑ und Bild→Video‑Aufgaben).

Veo 3.1 erzielte State‑of‑the‑Art‑Ergebnisse in internen Vergleichen mit menschlichen Bewertern über mehrere objektive Achsen hinweg — Gesamtpräferenz, Prompt‑Ausrichtung (Text→Video und Bild→Video), visuelle Qualität, Audio‑Video‑Ausrichtung und „visuell realistische Physik“ auf Benchmark‑Datensätzen wie MovieGenBench und VBench.

Einschränkungen & Sicherheitsaspekte

Einschränkungen:

Artefakte & Inkonsistenzen: Trotz Verbesserungen können bestimmte Beleuchtung, feingranulare Physik und komplexe Okklusionen weiterhin Artefakte erzeugen; die Konsistenz bei Bild→Video (insbesondere über lange Dauer) ist verbessert, aber nicht perfekt.
Fehlinformation/Deepfake‑Risiko: Reichhaltigeres Audio plus Objekteinfügung/‑entfernung erhöht das Missbrauchsrisiko (realistisches Fake‑Audio und verlängerte Clips). Google weist auf Gegenmaßnahmen hin (Richtlinien, Schutzmechanismen) und frühere Veo‑Veröffentlichungen verwiesen auf Watermarking/SynthID zur Herkunftssicherung; technische Schutzmaßnahmen beseitigen das Missbrauchsrisiko jedoch nicht.
Kosten- & Durchsatzbeschränkungen: Hochauflösende, lange Videos sind rechnerisch teuer und derzeit in einer kostenpflichtigen Vorschau beschränkt — erwarten Sie höhere Latenz und Kosten im Vergleich zu Bildmodellen. Community‑Beiträge und Google‑Forum‑Threads diskutieren Verfügbarkeitsfenster und Fallback‑Strategien.

Safety controls: Veo 3.1 verfügt über integrierte Inhaltsrichtlinien, Watermarking/SynthID‑Signale in früheren Veo‑Veröffentlichungen und Vorschau‑Zugriffskontrollen; Kunden wird geraten, der Plattformrichtlinie zu folgen und für risikoreiche Ausgaben eine menschliche Prüfung einzuführen.

Praktische Anwendungsfälle

Schnelles Prototyping für Kreative: Storyboards → Multi‑Shot‑Clips und Animatics mit nativen Dialogen für frühe kreative Begutachtung.
Marketing & Kurzform‑Content: 15–60s Produkt‑Spots, Social‑Clips und Konzept‑Teaser, bei denen Geschwindigkeit wichtiger ist als perfekte Fotorealistik.
Bild→Video‑Adaption: Illustrationen, Figuren oder zwei Frames in fließende Übergänge oder animierte Szenen verwandeln, über First/Last Frame und Scene Extension.
Tooling‑Erweiterung: In Flow integriert für iterative Bearbeitung (Objekteinfügung/‑entfernung, Licht‑Presets), die manuelle VFX‑Durchgänge reduziert.

Vergleich mit anderen führenden Modellen

Veo 3.1 vs Veo 3 (Vorgänger): Veo 3.1 konzentriert sich auf verbesserte Prompt‑Einhaltung, Audioqualität und Multi‑Shot‑Konsistenz — inkrementelle, aber wirkungsvolle Updates, die darauf abzielen, Artefakte zu reduzieren und die Editierbarkeit zu verbessern.

Veo 3.1 vs OpenAI Sora 2: In der Presse berichtete Abwägungen: Veo 3.1 betont narrative Steuerung in längeren Formaten, integriertes Audio und Flow‑Editingintegration; Sora 2 (in der Presse verglichen) fokussiert auf andere Stärken (Geschwindigkeit, verschiedene Editing‑Pipelines). TechRadar und andere Medien ordnen Veo 3.1 als Googles zielgerichteten Konkurrenten zu Sora 2 für narrative und längere Video‑Unterstützung ein. Unabhängige Side‑by‑Side‑Tests bleiben begrenzt.

Preise für Veo 3.1

Entdecken Sie wettbewerbsfähige Preise für Veo 3.1, die für verschiedene Budgets und Nutzungsanforderungen konzipiert sind. Unsere flexiblen Tarife stellen sicher, dass Sie nur für das bezahlen, was Sie nutzen, und erleichtern die Skalierung entsprechend Ihren wachsenden Anforderungen. Erfahren Sie, wie Veo 3.1 Ihre Projekte verbessern kann, während die Kosten überschaubar bleiben.

veo3.1（videos）

Model name	Tags	Calculate price
veo3.1-all	videos	$0.20000
veo3.1	videos	$0.40000

Beispielcode und API für Veo 3.1

Greifen Sie auf umfassende Beispielcodes und API-Ressourcen für Veo 3.1 zu, um Ihren Integrationsprozess zu optimieren. Unsere detaillierte Dokumentation bietet schrittweise Anleitungen und hilft Ihnen dabei, das volle Potenzial von Veo 3.1 in Ihren Projekten zu nutzen.

POST

/v1/videos

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"

Versionen von Veo 3.1

Der Grund, warum Veo 3.1 mehrere Snapshots hat, kann potenzielle Faktoren wie Änderungen der Ausgabe nach Updates umfassen, die ältere Snapshots für Konsistenz erfordern, Entwicklern eine Übergangszeit für Anpassung und Migration bieten und verschiedene Snapshots, die globalen oder regionalen Endpunkten entsprechen, um das Benutzererlebnis zu optimieren. Für detaillierte Unterschiede zwischen den Versionen lesen Sie bitte die offizielle Dokumentation.

Modell-ID	Beschreibung	Verfügbarkeit	Preis	Anfrage
veo3.1-all	Die verwendete Technologie ist inoffiziell und die Generierung ist instabil usw.	✅	$0.2 / pro	Chat Format
veo3.1	Empfohlen, verweist auf das neueste Modell	✅	$0.4/ pro	Asynchrone Generierung

Weitere Modelle