Wann sollte ich Veo 3.1 statt Sora 2 verwenden?

Wählen Sie Veo 3.1, wenn Audiosynchronisierung, bildgestützte Workflows, vertikale Inhaltserstellung oder die Integration mit Google-Tools im Ökosystem am wichtigsten sind.

Gibt es eine kostenlose Testversion für die Veo 3.1 API in CometAPI?

Neue Nutzer erhalten einen kostenlosen Schlüssel, und der API-Preis beträgt weiterhin 20% des offiziellen Preises.

Kann Veo 3.1 vertikale Videos für TikTok oder Shorts erstellen?

Ja. Veo 3.1 unterstützt native 9:16-Seitenverhältnisse.

Ist Veo 3.1 für kommerzielle Marketingvideos und Anzeigen geeignet?

Ja. Es eignet sich sehr gut für Branded Content, Produktvideos und Social-Media-Kampagnen.

Kann die Veo 3.1 API Videos sowohl aus Bildern als auch aus Text-Prompts generieren?

Ja. Veo 3.1 unterstützt sowohl Text-zu-Video- als auch Bild-zu-Video-Workflows und ermöglicht es Erstellern, mit Prompts, Bildern oder Frame-Guidance-Workflows zu starten.

Was soll ich tun, wenn die Generierung mit Veo 3.1 fehlschlägt oder schlechte Ergebnisse liefert?

Reduzieren Sie die Prompt-Komplexität, vereinfachen Sie Kameraanweisungen und iterieren Sie die Prompts.

Google

Verfügbar

veo3.1

Veo 3.1 API

Veo 3.1 ist ein Flaggschiffmodell für KI-basierte Videogenerierung, das für eine hochwertige, kinoreife Ausgabe mit nativer Audio-Synchronisation konzipiert ist. Es liefert realistische Bewegungen, hohe Bildtreue und eine eng abgestimmte Audio-Video-Generierung für die professionelle Videoproduktion.

Startpreis

$0.32 / Sekunde

Nutzungsbasierte Abrechnung

API-Status

Verfügbar

Produktions-Endpunkt

Antwortzeit

Asynchron bereit

Gemessene API-Antwortzeit

Veröffentlicht

May 31, 2026

Google

Playground

Testen Sie Veo 3.1 mit einer echten Anfrage, prüfen Sie die Parameter und validieren Sie die Ausgabe vor der API-Integration.

Überblick

Ein praktischer Überblick über Veo 3.1, einschließlich wichtigem Verhalten und Hinweisen zur Integration.

Technische Spezifikationen von Veo 3.1

Eintrag	Veo 3.1 (öffentliche Spezifikationen)
Offizielle Modell-ID	veo-3.1-generate-001
Anbieter	Google DeepMind / Google Cloud
Modelltyp	Text-zu-Video- und Bild-zu-Video-Generierung
Eingabetypen	Textprompts, Bildeingaben, First-Frame + Last-Frame Guidance
Ausgabetyp	KI-generiertes Video
Unterstützte Auflösungen	720p und 1080p, 4K
Unterstützte Seitenverhältnisse	16:9 und 9:16
Unterstützte Bildrate	24 FPS
Videodauer	4 s, 6 s oder 8 s Clips (modusabhängig)
Prompt-Sprache	Englisch
Videos pro Anfrage	Bis zu 4
API-Rate-Limit	Bis zu 50 Anfragen/Minute/Projekt
Unterstützte Bereitstellung	Vertex AI, Gemini-Ökosystem-Integrationen, Flow
Nicht unterstützte Funktionen (offizielle Dokumentation)	Dynamische gemeinsame Kontingente, einige Referenzbild-Workflows, native Videoerweiterung im Standard-API-Flow

Was ist Veo 3.1?

Veo 3.1 ist Googles Flaggschiff-Familie generativer Videomodelle mit Fokus auf filmische Videoqualität, stärkerer Prompt-Umsetzung, besserer Szenenkonsistenz und multimodalen Video-Workflows. Es geht über die Standard-Text-zu-Video-Generierung hinaus, indem es bildgesteuerte Generierung und framegesteuerte Storytelling-Workflows unterstützt. Offizieller Support umfasst Text-zu-Video, Bild-zu-Video, Prompt-Neufassung sowie First/Last Frame-Generierungs-Workflows.

Kernfunktionen

Veo 3.1 konzentriert sich auf praktische Funktionen für die Content-Erstellung:

Native Audiogenerierung (Dialog, Umgebungsgeräusche, SFX) integriert in die Ausgaben. Veo 3.1 generiert native Audio (Dialog + Atmosphäre + SFX), das an die visuelle Timeline ausgerichtet ist; das Modell zielt darauf ab, Lippensynchronität und Audio–Video-Ausrichtung für Dialog und Szenenhinweise zu wahren.
Längere Ausgaben (Unterstützung für bis zu ~60 Sekunden / 1080p gegenüber den sehr kurzen Clips von Veo 3, 8 s) sowie Multi-Prompt-Multi-Shot-Sequenzen für erzählerische Kontinuität.
Szenenerweiterung und First/Last Frame-Modi, die Material zwischen Schlüsselbildern erweitern oder interpolieren.
Objekteinfügung und (kommend) Objekterentfernung sowie Bearbeitungsprimitive in Flow.

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

Technische Details (Modellverhalten & Eingaben)

Modellfamilie & Varianten: Veo gehört zur Veo-3-Familie von Google; die Vorschau-Modell-ID ist typischerweise veo3.1-pro; veo3.1 (CometAPI-Dokumentation). Es akzeptiert Textprompts, Bildreferenzen (Einzelbild oder Sequenzen) und strukturierte Multi-Prompt-Layouts für die Multi-Shot-Generierung.

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

Seitenverhältnisse: 16:9 (unterstützt) und 9:16 (unterstützt, außer in einigen Referenzbild-Flows).

Prompt-Sprache: Englisch (Vorschau).

API-Grenzen: Typische Vorschau-Grenzen umfassen max. 10 API-Anfragen/Minute pro Projekt, max. 4 Videos pro Anfrage, und Videolängen wählbar zwischen 4, 6 oder 8 Sekunden (Referenzbild-Flows unterstützen 8 s).

Benchmark-Leistung

Googles interne und öffentlich zusammengefasste Bewertungen berichten von starker Präferenz für Veo 3.1-Ausgaben in Vergleichen durch menschliche Bewerter bei 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 durch menschliche Bewerter über mehrere objektive Achsen — 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 & Inkonsistenz: Trotz Verbesserungen können bestimmte Beleuchtungssituationen, fein abgestimmte Physik und komplexe Okklusionen weiterhin Artefakte erzeugen; Bild→Video-Konsistenz (insbesondere über längere Dauer) ist verbessert, aber nicht perfekt.
Fehlinformationen/Deepfake-Risiko: Reichhaltigeres Audio + Objekteinfügung/-entfernung erhöht das Missbrauchsrisiko (realistisches Fake-Audio und verlängerte Clips). Google verweist auf Gegenmaßnahmen (Richtlinien, Schutzmechanismen) und frühere Veo-Veröffentlichungen referenzierten Watermarking/SynthID zur Herkunftssicherung; technische Schutzmaßnahmen eliminieren Missbrauch jedoch nicht vollständig.
Kosten- & Durchsatzbeschränkungen: Hochauflösende, lange Videos sind rechenintensiv und derzeit in einer kostenpflichtigen Vorschau verfügbar — erwarten Sie höhere Latenz und Kosten im Vergleich zu Bildmodellen. Community-Beiträge und Google-Foren diskutieren Verfügbarkeitsfenster und Fallback-Strategien.

Sicherheitskontrollen: Veo 3.1 verfügt über integrierte Inhaltsrichtlinien, Watermarking/SynthID-Signalisierung in früheren Veo-Versionen und Zugriffskontrollen in der Vorschau; Kunden sollten die Plattformrichtlinien befolgen und für risikoreiche Ausgaben eine menschliche Prüfung implementieren.

Praktische Anwendungsfälle

Schnelles Prototyping für Kreative: Storyboards → Multi-Shot-Clips und Animatics mit native Dialogen für frühe kreative Reviews.
Marketing & Kurzform-Inhalte: 15–60 s Produktspots, Social Clips und Konzept-Teaser, bei denen Geschwindigkeit wichtiger ist als perfekte Fotorealistik.
Bild→Video-Adaption: Illustrationen, Charaktere oder zwei Frames in fließende Übergänge oder animierte Szenen verwandeln via First/Last Frame und Szenenerweiterung.
Tooling-Erweiterung: In Flow integriert für iteratives Editieren (Objekteinfügung/-entfernung, Beleuchtungsvoreinstellungen), was manuelle VFX-Durchläufe reduziert.

Vergleich mit anderen führenden Modellen

Veo 3.1 vs Veo 3 (Vorgänger): Veo 3.1 konzentriert sich auf verbesserte Prompt-Umsetzung, Audioqualität und Multi-Shot-Konsistenz — inkrementelle, aber wirkungsvolle Updates zur Reduzierung von Artefakten und Verbesserung der Editierbarkeit.

Veo 3.1 vs OpenAI Sora 2: In der Presse berichtete Trade-offs: Veo 3.1 betont steuerbare längere Narrative, integriertes Audio und Flow-Editing-Integration; Sora 2 (im Pressvergleich) fokussiert andere Stärken (Geschwindigkeit, unterschiedliche Editing-Pipelines). Unabhängige Side-by-Side-Tests sind weiterhin begrenzt.

Fähigkeit	Veo 3.1	Sora 2	Runway Gen-4 / Gen-4.5
Native vertikale Ausgabe	Ja	Begrenzte Workflow-Unterstützung	Ja
Bild-zu-Video	Ja	Ja	Ja
Fokus auf Audio-Integration	Stark	Moderat	Moderat
Frame-Conditioning	Ja	Ja	Teilweise
Optimierung für Social Video	Stark	Moderat	Stark
API-Ökosystem-Integration	Google-Ökosystem	OpenAI-Ökosystem	Creator-Tools-Ökosystem

Wie verwende ich die Veo 3.1 API mit CometAPI?

Erstellen Sie einen CometAPI-API-Schlüssel
Wählen Sie veo-3.1-generate-001 als Modell-Endpunkt
Senden Sie Prompt- oder Bildeingaben über die Video-Generierungs-API
Fragen Sie Ergebnisse ab und rufen Sie die generierten Videos ab
Iterieren Sie Prompts für Kamerabewegung, Szenenkontinuität und Konsistenzverbesserungen

FAQ

Preisgestaltung

Nutzen Sie die obige Schnellschätzung für einen einzelnen Durchlauf und prüfen Sie anschließend den vollständigen Vergleich von CometAPI- und offiziellem Preis.

5-Sekunden-Test

$1.60

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

10-Sekunden-Test

$3.20

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

15-Sekunden-Test

$4.80

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

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.

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).

API

Kopieren Sie einen funktionierenden Endpunkt und ein Codebeispiel; öffnen Sie bei Bedarf die vollständige API-Referenz für alle Parameter.

Eine API, produktionsreifer Modellzugriff

Einmal authentifizieren, den Modell-Endpunkt aufrufen und denselben Abrechnungs- und Monitoring-Workflow anbieterübergreifend beibehalten.

POST/v1/videos

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

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"
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 "https://api.cometapi.com/v1/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=$(curl -s -X GET "https://api.cometapi.com/v1/videos/${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"

cURL Code Example

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"
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 "https://api.cometapi.com/v1/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=$(curl -s -X GET "https://api.cometapi.com/v1/videos/${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"

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}`);

Fähigkeiten

Prüfen Sie die wichtigsten Modellfakten, bevor Sie eine Architektur wählen oder die Produktionslast abschätzen.

Unterstützte Funktionen

Von der bestehenden Modell-API zurückgegebene Funktionen.

text-to-video

image-to-video

Eingabe und Ausgabe

Eingaben

text

Ausgaben

video

Produktionsprofil

Anbieter: Google
Kontext: Modellabhängig
Kommerzielle Nutzung: Unterstützt

Anwendungsfälle

Nutzen Sie Veo 3.1 für Produktions-Workflows entsprechend seiner video-Fähigkeiten und vergleichen Sie Alternativen vor einer langfristigen Integration.

Text-zu-Video-Konzepte und Social-Content

Produktdemos und filmische Storyboards

Bild-zu-Video-Bewegung und kreative Iteration

Weitere Modelle

Vergleichen Sie weitere über CometAPI verfügbare Modelle hinsichtlich Qualität, Latenz, Funktionsumfang und Preis.

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Aliyun

Wan3.0

Von der schnellen Verifizierung bis zur kinoreifen Ausgabe basiert die Abrechnung auf der Dauer des generierten Videos, der Auswahl der geeigneten Auflösung und darauf, jede Generierung in eine geplante kreative Investition zu verwandeln – Aktivitätsregel

Modell ansehen

MiniMax

MiniMax H3

minimax-h3 ist ein neues Videogenerierungsmodell, das für hochwertige kreative Produktion entwickelt wurde. Es bietet ein verbessertes Prompt-Verständnis, stärkere visuelle Konsistenz, flüssigere Bewegungen und eine flexiblere Kontrolle über Referenzbilder für filmische Workflows der Videogenerierung.

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Bytedance

Seedance 2.5

seedance-2-5 ist ein Modell der nächsten Generation für die gemeinsame Audio-Video-Generierung, entwickelt für 30-Sekunden-Storytelling, mit präziser Referenzsteuerung und leistungsstarken Bearbeitungsfunktionen.

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Flux

Flux 3

FLUX 3 - Modelle der realen Welt: Auf dem Weg zu multimodalen Flow-Modellen als Rückgrat visueller Intelligenz.

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Bytedance

Seedance 2-0

Seedance 2.0 ist das multimodale Video‑Foundation‑Modell der nächsten Generation von ByteDance, das auf filmische, narrative Videogenerierung mit mehreren Einstellungen fokussiert ist. Im Unterschied zu Text‑zu‑Video‑Demos mit nur einer Einstellung betont Seedance 2.0 referenzbasierte Steuerung (Bilder, kurze Clips, Audio), kohärente Figuren‑ und Stilkonsistenz über Einstellungen hinweg sowie native Audio-/Video‑Synchronisation — mit dem Ziel, KI‑Video für professionelle Kreativ- und Previsualisierungs‑Workflows nutzbar zu machen.

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Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1 ist ein multimodales Videogenerationsmodell, das für professionelle Content-Erstellung, Werbung, Kurzfilme, Social-Media-Produktion und Storytelling entwickelt wurde. Es erweitert die Fähigkeiten von HappyHorse 1.0 — das nach hohen Platzierungen in unabhängigen Evaluierungen zur Videogenerierung große Aufmerksamkeit erhielt — um eine stärkere Szenenkohärenz und eine verbesserte visuelle Wiedergabetreue.

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Uptime

Prüfen Sie Live-Heartbeat-Daten, Endpunktverfügbarkeit und gemessene Antwortzeiten vor dem Produktivbetrieb.

Versionen

Prüfen Sie verfügbare Modellkennungen, bevor Sie eine Produktionsintegration festlegen.

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

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Google

Verfügbar

veo3.1

Veo 3.1 API

Startpreis

$0.32 / Sekunde

Nutzungsbasierte Abrechnung

API-Status

Verfügbar

Produktions-Endpunkt

Antwortzeit

Asynchron bereit

Gemessene API-Antwortzeit

Veröffentlicht

May 31, 2026

Google

Playground

Testen Sie Veo 3.1 mit einer echten Anfrage, prüfen Sie die Parameter und validieren Sie die Ausgabe vor der API-Integration.

Überblick

Ein praktischer Überblick über Veo 3.1, einschließlich wichtigem Verhalten und Hinweisen zur Integration.

Technische Spezifikationen von Veo 3.1

Eintrag	Veo 3.1 (öffentliche Spezifikationen)
Offizielle Modell-ID	veo-3.1-generate-001
Anbieter	Google DeepMind / Google Cloud
Modelltyp	Text-zu-Video- und Bild-zu-Video-Generierung
Eingabetypen	Textprompts, Bildeingaben, First-Frame + Last-Frame Guidance
Ausgabetyp	KI-generiertes Video
Unterstützte Auflösungen	720p und 1080p, 4K
Unterstützte Seitenverhältnisse	16:9 und 9:16
Unterstützte Bildrate	24 FPS
Videodauer	4 s, 6 s oder 8 s Clips (modusabhängig)
Prompt-Sprache	Englisch
Videos pro Anfrage	Bis zu 4
API-Rate-Limit	Bis zu 50 Anfragen/Minute/Projekt
Unterstützte Bereitstellung	Vertex AI, Gemini-Ökosystem-Integrationen, Flow
Nicht unterstützte Funktionen (offizielle Dokumentation)	Dynamische gemeinsame Kontingente, einige Referenzbild-Workflows, native Videoerweiterung im Standard-API-Flow

Was ist Veo 3.1?

Kernfunktionen

Veo 3.1 konzentriert sich auf praktische Funktionen für die Content-Erstellung:

Native Audiogenerierung (Dialog, Umgebungsgeräusche, SFX) integriert in die Ausgaben. Veo 3.1 generiert native Audio (Dialog + Atmosphäre + SFX), das an die visuelle Timeline ausgerichtet ist; das Modell zielt darauf ab, Lippensynchronität und Audio–Video-Ausrichtung für Dialog und Szenenhinweise zu wahren.
Längere Ausgaben (Unterstützung für bis zu ~60 Sekunden / 1080p gegenüber den sehr kurzen Clips von Veo 3, 8 s) sowie Multi-Prompt-Multi-Shot-Sequenzen für erzählerische Kontinuität.
Szenenerweiterung und First/Last Frame-Modi, die Material zwischen Schlüsselbildern erweitern oder interpolieren.
Objekteinfügung und (kommend) Objekterentfernung sowie Bearbeitungsprimitive in Flow.

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

Technische Details (Modellverhalten & Eingaben)

Seitenverhältnisse: 16:9 (unterstützt) und 9:16 (unterstützt, außer in einigen Referenzbild-Flows).

Prompt-Sprache: Englisch (Vorschau).

Benchmark-Leistung

Einschränkungen & Sicherheitsaspekte

Einschränkungen:

Artefakte & Inkonsistenz: Trotz Verbesserungen können bestimmte Beleuchtungssituationen, fein abgestimmte Physik und komplexe Okklusionen weiterhin Artefakte erzeugen; Bild→Video-Konsistenz (insbesondere über längere Dauer) ist verbessert, aber nicht perfekt.
Fehlinformationen/Deepfake-Risiko: Reichhaltigeres Audio + Objekteinfügung/-entfernung erhöht das Missbrauchsrisiko (realistisches Fake-Audio und verlängerte Clips). Google verweist auf Gegenmaßnahmen (Richtlinien, Schutzmechanismen) und frühere Veo-Veröffentlichungen referenzierten Watermarking/SynthID zur Herkunftssicherung; technische Schutzmaßnahmen eliminieren Missbrauch jedoch nicht vollständig.
Kosten- & Durchsatzbeschränkungen: Hochauflösende, lange Videos sind rechenintensiv und derzeit in einer kostenpflichtigen Vorschau verfügbar — erwarten Sie höhere Latenz und Kosten im Vergleich zu Bildmodellen. Community-Beiträge und Google-Foren diskutieren Verfügbarkeitsfenster und Fallback-Strategien.

Praktische Anwendungsfälle

Schnelles Prototyping für Kreative: Storyboards → Multi-Shot-Clips und Animatics mit native Dialogen für frühe kreative Reviews.
Marketing & Kurzform-Inhalte: 15–60 s Produktspots, Social Clips und Konzept-Teaser, bei denen Geschwindigkeit wichtiger ist als perfekte Fotorealistik.
Bild→Video-Adaption: Illustrationen, Charaktere oder zwei Frames in fließende Übergänge oder animierte Szenen verwandeln via First/Last Frame und Szenenerweiterung.
Tooling-Erweiterung: In Flow integriert für iteratives Editieren (Objekteinfügung/-entfernung, Beleuchtungsvoreinstellungen), was manuelle VFX-Durchläufe reduziert.

Vergleich mit anderen führenden Modellen

Fähigkeit	Veo 3.1	Sora 2	Runway Gen-4 / Gen-4.5
Native vertikale Ausgabe	Ja	Begrenzte Workflow-Unterstützung	Ja
Bild-zu-Video	Ja	Ja	Ja
Fokus auf Audio-Integration	Stark	Moderat	Moderat
Frame-Conditioning	Ja	Ja	Teilweise
Optimierung für Social Video	Stark	Moderat	Stark
API-Ökosystem-Integration	Google-Ökosystem	OpenAI-Ökosystem	Creator-Tools-Ökosystem

Wie verwende ich die Veo 3.1 API mit CometAPI?

Erstellen Sie einen CometAPI-API-Schlüssel
Wählen Sie veo-3.1-generate-001 als Modell-Endpunkt
Senden Sie Prompt- oder Bildeingaben über die Video-Generierungs-API
Fragen Sie Ergebnisse ab und rufen Sie die generierten Videos ab
Iterieren Sie Prompts für Kamerabewegung, Szenenkontinuität und Konsistenzverbesserungen

FAQ

Preisgestaltung

Nutzen Sie die obige Schnellschätzung für einen einzelnen Durchlauf und prüfen Sie anschließend den vollständigen Vergleich von CometAPI- und offiziellem Preis.

5-Sekunden-Test

$1.60

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

10-Sekunden-Test

$3.20

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

15-Sekunden-Test

$4.80

Geschätzte CometAPI-Nutzungskosten

Preise für Veo 3.1

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).

API

Kopieren Sie einen funktionierenden Endpunkt und ein Codebeispiel; öffnen Sie bei Bedarf die vollständige API-Referenz für alle Parameter.

Eine API, produktionsreifer Modellzugriff

Einmal authentifizieren, den Modell-Endpunkt aufrufen und denselben Abrechnungs- und Monitoring-Workflow anbieterübergreifend beibehalten.

POST/v1/videos

Beispielcode und API für Veo 3.1

POST

/v1/videos

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"
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 "https://api.cometapi.com/v1/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=$(curl -s -X GET "https://api.cometapi.com/v1/videos/${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"

cURL Code Example

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"
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 "https://api.cometapi.com/v1/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=$(curl -s -X GET "https://api.cometapi.com/v1/videos/${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"

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}`);

Fähigkeiten

Prüfen Sie die wichtigsten Modellfakten, bevor Sie eine Architektur wählen oder die Produktionslast abschätzen.

Unterstützte Funktionen

Von der bestehenden Modell-API zurückgegebene Funktionen.

text-to-video

image-to-video

Eingabe und Ausgabe

Eingaben

text

Ausgaben

video

Produktionsprofil

Anbieter: Google
Kontext: Modellabhängig
Kommerzielle Nutzung: Unterstützt

Anwendungsfälle

Nutzen Sie Veo 3.1 für Produktions-Workflows entsprechend seiner video-Fähigkeiten und vergleichen Sie Alternativen vor einer langfristigen Integration.

Text-zu-Video-Konzepte und Social-Content

Produktdemos und filmische Storyboards

Bild-zu-Video-Bewegung und kreative Iteration

Weitere Modelle

Vergleichen Sie weitere über CometAPI verfügbare Modelle hinsichtlich Qualität, Latenz, Funktionsumfang und Preis.

Modellvergleich öffnen →

FLUX 3 - Modelle der realen Welt: Auf dem Weg zu multimodalen Flow-Modellen als Rückgrat visueller Intelligenz.

Uptime

Prüfen Sie Live-Heartbeat-Daten, Endpunktverfügbarkeit und gemessene Antwortzeiten vor dem Produktivbetrieb.

Versionen

Prüfen Sie verfügbare Modellkennungen, bevor Sie eine Produktionsintegration festlegen.

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

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