Quand dois-je utiliser Veo 3.1 plutôt que 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 via les outils Google comptent le plus.

Existe-t-il un essai gratuit pour l’API Veo 3.1 sur CometAPI ?

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

Veo 3.1 peut-il créer des vidéos verticales pour TikTok ou Shorts ?

Oui. Veo 3.1 prend en charge les rapports d’aspect natifs 9:16.

Veo 3.1 est-il adapté aux vidéos marketing commerciales et aux publicités ?

Oui. Il convient particulièrement aux contenus de marque, aux vidéos produit et aux campagnes sur les réseaux sociaux.

L’API Veo 3.1 peut-elle générer des vidéos à partir d’images ainsi que de prompts textuels ?

Oui. Veo 3.1 prend en charge les workflows texte-vers-vidéo et image-vers-vidéo, permettant aux créateurs de partir de prompts, d’images ou de workflows de guidage par images.

Que faire si la génération avec Veo 3.1 échoue ou produit des résultats médiocres ?

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

Google

Disponible

veo3.1

Veo 3.1 API

Veo 3.1 est un modèle phare de génération vidéo par IA, conçu pour un rendu cinématographique de haute qualité avec une synchronisation audio native. Il offre des mouvements réalistes, une grande fidélité visuelle et une génération audio-visuelle étroitement synchronisée pour la production vidéo professionnelle.

Prix de départ

$0.32 / seconde

Facturation à l'usage

État de l'API

Disponible

Point de terminaison de production

Réponse

Prêt pour l'asynchrone

Temps de réponse API observé

Date de publication

May 31, 2026

Google

Playground

Essayez Veo 3.1 avec une vraie requête, examinez ses paramètres et validez le résultat avant d'intégrer l'API.

Aperçu

Un aperçu pratique de Veo 3.1, avec les comportements importants et les points d'attention pour l'intégration.

Spécifications techniques de Veo 3.1

Item	Veo 3.1 (spécifications publiques)
Official model ID	veo-3.1-generate-001
Provider	Google DeepMind / Google Cloud
Model type	Génération texte→vidéo et image→vidéo
Input types	Prompts textuels, entrées d’image, guidage première image + dernière image
Output type	Vidéo générée par IA
Supported resolutions	720p et 1080p, 4K
Supported aspect ratios	16:9 et 9:16
Supported framerate	24 FPS
Video duration	Clips de 4 s, 6 s ou 8 s (selon le mode)
Prompt language	Anglais
Videos per request	Jusqu’à 4
API rate limit	Jusqu’à 50 requêtes/minute/projet
Supported deployment	Vertex AI, intégrations à l’écosystème Gemini, Flow
Unsupported features (official docs)	Quota partagé dynamique, certains flux à 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, un meilleur respect du prompt, une meilleure cohérence de scène et des workflows de création vidéo multimodale. Elle va au-delà de la génération texte→vidéo standard en prenant en charge la génération guidée par l’image et des workflows de narration contrôlés par images. La prise en charge officielle inclut texte→vidéo, image→vidéo, réécriture de prompt, et workflows de génération de première/dernière image.

Fonctionnalités principales

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

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

Chaque point ci‑dessus est conçu pour réduire le travail VFX manuel : l’audio et la continuité de scène deviennent des sorties de première classe plutôt que des éléments ajoutés après coup.

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 d’aperçu est généralement veo3.1-pro ; veo3.1 (doc CometAPI). Il accepte des prompts textuels, des références d’images (image unique ou séquences) et des agencements multi‑prompts structurés 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 réglages d’aperçu) et une fidélité supérieure aux variantes Veo précédentes.

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

Langue du prompt : Anglais (aperçu).

Limites d’API : Les limites typiques en préversion incluent max 10 requêtes API/min par projet, max 4 vidéos par requête, et des longueurs de vidéo sélectionnables parmi 4, 6 ou 8 secondes (les flux à image de référence prennent en charge 8 s).

Performances de référence

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 obtenu des résultats à l’état de l’art lors de comparaisons internes par évaluateurs 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 bancs d’essai tels que MovieGenBench et VBench.

Limitations et considérations de sécurité

Limitations :

Artefacts et incohérences : malgré les améliorations, certains éclairages, une physique fine 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 / deepfake : un audio plus riche + insertion/suppression d’objets augmentent les risques d’usage abusif (audio factice réaliste et clips prolongés). Google mentionne des atténuations (politique, garde‑fous) et les lancements précédents de Veo faisaient référence au filigranage/SynthID pour aider à la provenance ; toutefois, les protections techniques n’éliminent pas le risque d’abus.
Contraintes de coût et de débit : les vidéos longues en haute résolution sont coûteuses en calcul et actuellement limitées dans un aperçu payant — attendez‑vous à une latence et un coût supérieurs à ceux des modèles d’image. Des publications communautaires et des fils de forums Google évoquent des fenêtres de disponibilité et des stratégies de repli.

Contrôles de sécurité : Veo 3.1 intègre des politiques de contenu, des signaux de filigranage/SynthID dans des versions antérieures de Veo, et des contrôles d’accès en préversion ; il est conseillé aux clients de respecter la politique de la plateforme et de mettre en place un examen humain pour les sorties à haut risque.

Cas d’usage pratiques

Prototypage rapide pour les créatifs : storyboards → clips multi‑plans et animatics avec dialogue natif pour les revues créatives précoces.
Marketing et formats courts : spots produits de 15–60 s, clips sociaux et teasers de concept où la vitesse prime sur 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.
Enrichissement de l’outillage : 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 un meilleur respect du prompt, une qualité audio améliorée et une cohérence multi‑plans — des mises à jour incrémentales mais impactantes visant à réduire les artefacts et améliorer l’éditabilité.

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 à Flow pour l’édition ; Sora 2 (dans les comparaisons de presse) se concentre sur d’autres forces (vitesse, pipelines de montage différents). Les tests comparatifs indépendants côte à côte restent limités.

Capability	Veo 3.1	Sora 2	Runway Gen-4 / Gen-4.5
Native vertical output	Oui	Prise en charge limitée des workflows	Oui
Image-to-video	Oui	Oui	Oui
Audio integration focus	Fort	Modéré	Modéré
Frame conditioning	Oui	Oui	Partiel
Social-video optimization	Fort	Modéré	Fort
API ecosystem integration	Écosystème Google	Écosystème OpenAI	Écosystème d’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 d’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 l’amélioration de la cohérence

FAQ

Tarification

Utilisez l'estimation rapide ci-dessus pour une seule exécution, puis consultez la comparaison complète entre CometAPI et le prix officiel.

Test de 5 secondes

$1.60

Coût d'utilisation CometAPI estimé

Test de 10 secondes

$3.20

Coût d'utilisation CometAPI estimé

Test de 15 secondes

$4.80

Coût d'utilisation CometAPI estimé

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).

API

Copiez un point de terminaison et un exemple de code fonctionnels, puis ouvrez la référence API complète si vous avez besoin de tous les paramètres.

Une API, un accès aux modèles prêt pour la production

Authentifiez-vous une seule fois, appelez le point de terminaison du modèle et conservez le même workflow de facturation et d'observabilité entre les fournisseurs.

POST/v1/videos

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.

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}`);

Capacités

Passez en revue les informations clés du modèle avant de choisir une architecture ou d'estimer la charge en production.

Fonctionnalités prises en charge

Fonctionnalités renvoyées par l'API du modèle existante.

text-to-video

image-to-video

Entrée et sortie

Entrées

text

Sorties

video

Profil de production

Fournisseur: Google
Contexte: Selon le modèle
Usage commercial: Pris en charge

Cas d'usage

Utilisez Veo 3.1 pour des workflows de production adaptés à ses capacités video, puis comparez d'autres options avant un engagement à long terme.

Concepts texte-vers-vidéo et contenus sociaux

Démos produits et storyboards cinématographiques

Mouvement image-vers-vidéo et itération créative

Autres modèles

Comparez d'autres modèles disponibles via CometAPI selon des compromis de qualité, latence, fonctionnalités et prix.

Ouvrir la comparaison de modèles →

Aliyun

Wan3.0

De la vérification rapide au rendu cinématographique, la facturation est basée sur la durée de la vidéo générée et le choix de la résolution appropriée, faisant de chaque génération un investissement créatif planifié, règle de l’activité

Voir le modèle

Flux

Flux 3

FLUX 3 - Modèles du monde réel : vers des modèles de flux multimodaux en tant qu'ossature de l'intelligence visuelle.

Voir le modèle

Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1 est un modèle multimodal de génération de vidéos conçu pour la création de contenus professionnels, la publicité, les courts métrages, la production pour les réseaux sociaux et la narration. Il étend les capacités de HappyHorse 1.0 — qui a suscité une attention considérable après s’être classé parmi les meilleurs lors d’évaluations indépendantes de génération vidéo — en offrant une cohérence des scènes renforcée et une fidélité visuelle améliorée.

Voir le modèle

OpenAI

Sora 2 Pro

Sora 2 Pro est notre modèle de génération de médias le plus avancé et le plus puissant, capable de générer des vidéos avec audio synchronisé. Il peut créer des clips vidéo détaillés et dynamiques à partir de langage naturel ou d’images.

Voir le modèle

Aliyun

Happy Horse 1.0

Happy Horse 1.0 — un modèle de génération audio‑vidéo de haute qualité prenant en charge la création texte‑vers‑vidéo et image‑vers‑vidéo. Il peut générer des visuels, de l’audio et des mouvements des lèvres synchronisés, ce qui le rend adapté aux courts métrages, aux créations publicitaires et aux présentations de produits.

Voir le modèle

OpenAI

Sora 2

Modèle de génération vidéo ultra-puissant, avec des effets sonores, prend en charge le format conversationnel.

Voir le modèle

Uptime

Consultez les données de heartbeat en direct, la disponibilité des points de terminaison et les temps de réponse observés avant la mise en production.

Versions

Consultez les identifiants de modèles disponibles avant de figer une intégration en production.

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

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Comparez des modèles et poursuivez vos recherches

Google

Disponible

veo3.1

Veo 3.1 API

Prix de départ

$0.32 / seconde

Facturation à l'usage

État de l'API

Disponible

Point de terminaison de production

Réponse

Prêt pour l'asynchrone

Temps de réponse API observé

Date de publication

May 31, 2026

Google

Playground

Essayez Veo 3.1 avec une vraie requête, examinez ses paramètres et validez le résultat avant d'intégrer l'API.

Aperçu

Un aperçu pratique de Veo 3.1, avec les comportements importants et les points d'attention pour l'intégration.

Spécifications techniques de Veo 3.1

Item	Veo 3.1 (spécifications publiques)
Official model ID	veo-3.1-generate-001
Provider	Google DeepMind / Google Cloud
Model type	Génération texte→vidéo et image→vidéo
Input types	Prompts textuels, entrées d’image, guidage première image + dernière image
Output type	Vidéo générée par IA
Supported resolutions	720p et 1080p, 4K
Supported aspect ratios	16:9 et 9:16
Supported framerate	24 FPS
Video duration	Clips de 4 s, 6 s ou 8 s (selon le mode)
Prompt language	Anglais
Videos per request	Jusqu’à 4
API rate limit	Jusqu’à 50 requêtes/minute/projet
Supported deployment	Vertex AI, intégrations à l’écosystème Gemini, Flow
Unsupported features (official docs)	Quota partagé dynamique, certains flux à image de référence, extension vidéo native dans le flux API standard

Qu’est-ce que Veo 3.1 ?

Fonctionnalités principales

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

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

Détails techniques (comportement du modèle et entrées)

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

Langue du prompt : Anglais (aperçu).

Performances de référence

Limitations et considérations de sécurité

Limitations :

Artefacts et incohérences : malgré les améliorations, certains éclairages, une physique fine 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 / deepfake : un audio plus riche + insertion/suppression d’objets augmentent les risques d’usage abusif (audio factice réaliste et clips prolongés). Google mentionne des atténuations (politique, garde‑fous) et les lancements précédents de Veo faisaient référence au filigranage/SynthID pour aider à la provenance ; toutefois, les protections techniques n’éliminent pas le risque d’abus.
Contraintes de coût et de débit : les vidéos longues en haute résolution sont coûteuses en calcul et actuellement limitées dans un aperçu payant — attendez‑vous à une latence et un coût supérieurs à ceux des modèles d’image. Des publications communautaires et des fils de forums Google évoquent des fenêtres de disponibilité et des stratégies de repli.

Cas d’usage pratiques

Prototypage rapide pour les créatifs : storyboards → clips multi‑plans et animatics avec dialogue natif pour les revues créatives précoces.
Marketing et formats courts : spots produits de 15–60 s, clips sociaux et teasers de concept où la vitesse prime sur 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.
Enrichissement de l’outillage : 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

Capability	Veo 3.1	Sora 2	Runway Gen-4 / Gen-4.5
Native vertical output	Oui	Prise en charge limitée des workflows	Oui
Image-to-video	Oui	Oui	Oui
Audio integration focus	Fort	Modéré	Modéré
Frame conditioning	Oui	Oui	Partiel
Social-video optimization	Fort	Modéré	Fort
API ecosystem integration	Écosystème Google	Écosystème OpenAI	Écosystème d’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 d’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 l’amélioration de la cohérence

FAQ

Tarification

Utilisez l'estimation rapide ci-dessus pour une seule exécution, puis consultez la comparaison complète entre CometAPI et le prix officiel.

Test de 5 secondes

$1.60

Coût d'utilisation CometAPI estimé

Test de 10 secondes

$3.20

Coût d'utilisation CometAPI estimé

Test de 15 secondes

$4.80

Coût d'utilisation CometAPI estimé

Tarification pour 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

Copiez un point de terminaison et un exemple de code fonctionnels, puis ouvrez la référence API complète si vous avez besoin de tous les paramètres.

Une API, un accès aux modèles prêt pour la production

Authentifiez-vous une seule fois, appelez le point de terminaison du modèle et conservez le même workflow de facturation et d'observabilité entre les fournisseurs.

POST/v1/videos

Exemple de code et API pour 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}`);

Capacités

Passez en revue les informations clés du modèle avant de choisir une architecture ou d'estimer la charge en production.

Fonctionnalités prises en charge

Fonctionnalités renvoyées par l'API du modèle existante.

text-to-video

image-to-video

Entrée et sortie

Entrées

text

Sorties

video

Profil de production

Fournisseur: Google
Contexte: Selon le modèle
Usage commercial: Pris en charge

Cas d'usage

Utilisez Veo 3.1 pour des workflows de production adaptés à ses capacités video, puis comparez d'autres options avant un engagement à long terme.

Concepts texte-vers-vidéo et contenus sociaux

Démos produits et storyboards cinématographiques

Mouvement image-vers-vidéo et itération créative

Autres modèles

Comparez d'autres modèles disponibles via CometAPI selon des compromis de qualité, latence, fonctionnalités et prix.

Ouvrir la comparaison de modèles →

FLUX 3 - Modèles du monde réel : vers des modèles de flux multimodaux en tant qu'ossature de l'intelligence visuelle.

Modèle de génération vidéo ultra-puissant, avec des effets sonores, prend en charge le format conversationnel.

Voir le modèle

Uptime

Consultez les données de heartbeat en direct, la disponibilité des points de terminaison et les temps de réponse observés avant la mise en production.

Versions

Consultez les identifiants de modèles disponibles avant de figer une intégration en production.

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

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