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

Oui. Veo 3.1 prend en charge les workflows texte-vers-vidéo et image-vers-vidéo, permettant aux créateurs de démarrer à partir d'invites, d'images ou de workflows de guidage par trames.

When should I use Veo 3.1 instead of Sora 2?

Choisissez Veo 3.1 lorsque la synchronisation audio, les workflows guidés par l'image, la création de contenu vertical ou l'intégration à l'écosystème des outils Google importent le plus.

Can Veo 3.1 create vertical videos for TikTok or Shorts?

Oui. Veo 3.1 prend en charge nativement le format 9:16.

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

Réduisez la complexité des invites, simplifiez les instructions de caméra et itérez sur les invites.

Is Veo 3.1 suitable for commercial marketing videos and ads?

Oui. Il convient très bien aux contenus de marque, aux vidéos de produits et aux campagnes sur les réseaux sociaux.

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

Les nouveaux utilisateurs recevront une clé gratuite, et le prix de l'API restera à 20% du prix officiel.

API Veo 3.1 Abordable | image-to-video

Spécifications techniques de Veo 3.1

Élément	Veo 3.1 (spécifications publiques)
ID officiel du modèle	veo-3.1-generate-001
Fournisseur	Google DeepMind / Google Cloud
Type de modèle	Génération texte‑vers‑vidéo et image‑vers‑vidéo
Types d’entrée	Prompts texte, entrées image, guidage première image + dernière image
Type de sortie	Vidéo générée par IA
Résolutions prises en charge	720p et 1080p, 4K
Rapports d’aspect pris en charge	16:9 et 9:16
Fréquence d’images prise en charge	24 FPS
Durée de la vidéo	Clips de 4 s, 6 s ou 8 s (selon le mode)
Langue du prompt	Anglais
Vidéos par requête	Jusqu’à 4
Limite de débit de l’API	Jusqu’à 50 requêtes/minute/projet
Déploiements pris en charge	Vertex AI, intégrations à l’écosystème Gemini, Flow
Fonctionnalités non prises en charge (docs officielles)	Quota partagé dynamique, certains workflows d’image de référence, extension vidéo native dans le flux API standard

Qu’est-ce que Veo 3.1 ?

Veo 3.1 est la famille de modèles vidéo génératifs phare de Google, axée sur une synthèse vidéo de qualité cinématographique, une meilleure adhérence aux prompts, une meilleure cohérence de scène et des workflows de création vidéo multimodaux. Elle va au‑delà de la génération texte‑vers‑vidéo standard en prenant en charge la génération guidée par image et des workflows de narration contrôlés par les images. La prise en charge officielle inclut texte‑vers‑vidéo, image‑vers‑vidéo, réécriture de prompt, et workflows de génération de première/dernière image.

Fonctionnalités clés

Veo 3.1 met l’accent sur des fonctionnalités pratiques de création de contenu :

Génération audio native (dialogues, ambiances, SFX) intégrée aux sorties. Veo 3.1 génère un audio natif (dialogues + ambiances + SFX) aligné sur la chronologie visuelle ; le modèle vise à préserver la synchronisation labiale et l’alignement audio‑visuel pour les dialogues et les repères de scène.
Sorties plus longues (prise en charge jusqu’à ~60 secondes / 1080p, contre les très courts clips de 8 s de Veo 3), et séquences multi‑prompts multi‑plans pour la continuité narrative.
Modes Scene Extension et First/Last Frame qui étendent ou interpolent les plans entre des images clés.
Insertion d’objets et (à venir) suppression d’objets et primitives d’édition dans Flow.

Chaque point ci‑dessus vise à réduire le travail VFX manuel : l’audio et la continuité de scène sont désormais des sorties de premier ordre plutôt que des ajouts a posteriori.

Détails techniques (comportement du modèle et entrées)

Famille de modèles et variantes : Veo appartient à la famille Veo‑3 de Google ; l’ID de modèle en aperçu est généralement veo3.1-pro ; veo3.1 (CometAPI doc). Il accepte des prompts texte, des références d’images (image unique ou séquences) et des mises en page multi‑prompts structurées pour la génération multi‑plans.

Résolution et durée : la documentation d’aperçu décrit des sorties en 720p/1080p avec des options pour des durées plus longues (jusqu’à ~60 s dans certains paramètres d’aperçu) et une fidélité supérieure aux variantes Veo antérieures.

Rapports d’aspect : 16:9 (pris en charge) et 9:16 (pris en charge sauf dans certains flux d’images de référence).

Langue du prompt : Anglais (aperçu).

Limites de l’API : les limites d’aperçu typiques incluent un maximum de 10 requêtes API/minute par projet, jusqu’à 4 vidéos par requête, et des durées vidéo sélectionnables parmi 4, 6 ou 8 secondes (les flux avec image de référence prennent en charge 8 s).

Performances sur benchmarks

Les évaluations internes de Google et les synthèses publiques rapportent une forte préférence pour les sorties de Veo 3.1 dans des comparaisons par évaluateurs humains selon des métriques telles que l’alignement au texte, la qualité visuelle et la cohérence audio‑visuelle (tâches texte→vidéo et image→vidéo).

Veo 3.1 a atteint des résultats de pointe lors de comparaisons internes évaluées par des humains sur plusieurs axes objectifs — préférence globale, alignement au prompt (texte→vidéo et image→vidéo), qualité visuelle, alignement audio‑vidéo, et « physique visuellement réaliste » — sur des jeux de benchmarks tels que MovieGenBench et VBench.

Limites et considérations de sécurité

Limites :

Artefacts et incohérences : malgré les améliorations, certains éclairages, des phénomènes physiques fins et des occlusions complexes peuvent encore produire des artefacts ; la cohérence image→vidéo (surtout sur de longues durées) est améliorée mais pas parfaite.
Risque de mésinformation/deepfakes : un audio plus riche + l’insertion/suppression d’objets accroissent les risques d’abus (audio factice réaliste et séquences prolongées). Google mentionne des mesures d’atténuation (politiques, garde‑fous) et des versions antérieures de Veo faisaient référence au filigrane/SynthID pour aider à la traçabilité ; toutefois, les protections techniques n’éliminent pas le risque d’usage abusif.
Contraintes de coût et de débit : les vidéos longues et en haute résolution sont coûteuses en calcul et actuellement limitées à un aperçu payant — il faut s’attendre à une latence et un coût plus élevés que pour les modèles d’images. Des publications communautaires et des fils de forum Google discutent des fenêtres de disponibilité et des stratégies de repli.

Contrôles de sécurité : Veo 3.1 intègre des politiques de contenu, du filigrane/SynthID dans des versions Veo antérieures, et des contrôles d’accès en aperçu ; il est recommandé aux clients de suivre la politique de la plateforme et de mettre en place une revue humaine pour les sorties à haut risque.

Cas d’usage pratiques

Prototypage rapide pour les créatifs : storyboards → clips multi‑plans et animatiques avec dialogues natifs pour des revues créatives précoces.
Marketing et formats courts : spots produits de 15–60 s, clips pour les réseaux sociaux et teasers de concept où la vitesse compte plus que le photoréalisme parfait.
Adaptation image→vidéo : transformer des illustrations, des personnages ou deux images en transitions fluides ou scènes animées via First/Last Frame et Scene Extension.
Augmentation des outils : intégré à Flow pour un montage itératif (insertion/suppression d’objets, préréglages d’éclairage) qui réduit les passes VFX manuelles.

Comparaison avec d’autres modèles leaders

Veo 3.1 vs Veo 3 (prédécesseur) : Veo 3.1 met l’accent sur une meilleure adhérence aux prompts, la qualité audio, et la cohérence multi‑plans — des évolutions incrémentales mais marquantes destinées à réduire les artefacts et à améliorer la facilité d’édition.

Veo 3.1 vs OpenAI Sora 2 : compromis rapportés dans la presse : Veo 3.1 met l’accent sur le contrôle narratif long format, l’audio intégré, et l’intégration de l’édition dans Flow ; Sora 2 (dans les comparaisons relayées par la presse) se concentre sur d’autres atouts (vitesse, pipelines d’édition différents). TechRadar et d’autres médias présentent Veo 3.1 comme le concurrent ciblé de Google face à Sora 2 pour la narration et le support de vidéos plus longues. Les tests comparatifs indépendants restent limités.

Capacité	Veo 3.1	Sora 2	Runway Gen-4 / Gen-4.5
Sortie verticale native	Oui	Prise en charge limitée des workflows	Oui
Image‑vers‑vidéo	Oui	Oui	Oui
Accent sur l’intégration audio	Fort	Modéré	Modéré
Conditionnement par trame	Oui	Oui	Partiel
Optimisation pour les vidéos sociales	Forte	Modérée	Forte
Intégration à l’écosystème API	Écosystème Google	Écosystème OpenAI	Écosystème des outils créateurs

Comment utiliser l’API Veo 3.1 avec CometAPI ?

Créer une clé API CometAPI
Sélectionner veo-3.1-generate-001 comme point de terminaison du modèle
Envoyer des prompts ou des entrées image via l’API de génération vidéo
Interroger les résultats et récupérer les vidéos générées
Itérer sur les prompts pour le mouvement de caméra, la continuité de scène et les améliorations de cohérence

Tarification pour Veo 3.1

Découvrez des tarifs compétitifs pour Veo 3.1, conçus pour s'adapter à différents budgets et besoins d'utilisation. Nos formules flexibles garantissent que vous ne payez que ce que vous utilisez, ce qui facilite l'adaptation à mesure que vos besoins évoluent. Découvrez comment Veo 3.1 peut améliorer vos projets tout en maîtrisant les coûts.

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).

Exemple de code et API pour Veo 3.1

Accédez à des exemples de code complets et aux ressources API pour Veo 3.1 afin de simplifier votre processus d'intégration. Notre documentation détaillée fournit des instructions étape par étape pour vous aider à exploiter tout le potentiel de Veo 3.1 dans vos projets.

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"

Versions de Veo 3.1

La raison pour laquelle Veo 3.1 dispose de plusieurs instantanés peut inclure des facteurs potentiels tels que des variations de sortie après des mises à jour nécessitant des instantanés plus anciens pour la cohérence, offrant aux développeurs une période de transition pour l'adaptation et la migration, et différents instantanés correspondant à des points de terminaison globaux ou régionaux pour optimiser l'expérience utilisateur. Pour les différences détaillées entre les versions, veuillez consulter la documentation officielle.

ID du modèle	Description	Disponibilité	Requête
veo3.1-all	La technologie utilisée n'est pas officielle et la génération est instable, etc.	✅	Chat format
veo3.1	Recommandé, pointe vers le modèle le plus récent	✅	Génération asynchrone