Quando dovrei usare Veo 3.1 invece di Sora 2?

Scegli Veo 3.1 quando la sincronizzazione audio, i flussi di lavoro guidati dalle immagini, la creazione di contenuti verticali o l'integrazione con gli strumenti Google sono più importanti.

Esiste una prova gratuita per l'API di Veo 3.1 in CometAPI?

I nuovi utenti riceveranno una chiave gratuita e il prezzo dell'API sarà comunque pari al 20% del prezzo ufficiale.

Veo 3.1 può creare video verticali per TikTok o Shorts?

Sì. Veo 3.1 supporta il rapporto d'aspetto nativo 9:16.

Veo 3.1 è adatto a video di marketing commerciale e annunci pubblicitari?

Sì. È particolarmente adatto a contenuti di marca, video di prodotto e campagne sui social media.

L'API di Veo 3.1 può generare video a partire da immagini oltre che da prompt testuali?

Sì. Veo 3.1 supporta sia i flussi di lavoro testo-a-video sia immagine-a-video, consentendo ai creatori di partire da prompt, immagini o flussi di lavoro con guida ai fotogrammi.

Cosa dovrei fare se la generazione di Veo 3.1 fallisce o produce risultati scadenti?

Riduci la complessità del prompt, semplifica le istruzioni sulla videocamera e itera i prompt.

Google

Disponibile

veo3.1

Veo 3.1 API

Veo 3.1 è un modello di generazione video basato sull'IA di punta, progettato per output cinematografici di alta qualità con sincronizzazione audio nativa. Offre movimenti realistici, elevata fedeltà visiva e una generazione audiovisiva strettamente allineata per la produzione video professionale.

Prezzo di partenza

$0.32 / secondo

Fatturazione a consumo

Stato dell'API

Disponibile

Endpoint di produzione

Risposta

Pronto per l'async

Tempo di risposta API osservato

Pubblicato

May 31, 2026

Google

Playground

Prova Veo 3.1 con una richiesta reale, controlla i parametri e verifica l'output prima di integrare l'API.

Panoramica

Una panoramica pratica di Veo 3.1, con comportamenti importanti e considerazioni per l'integrazione.

Specifiche tecniche di Veo 3.1

Voce	Veo 3.1 (specifiche pubbliche)
Official model ID	veo-3.1-generate-001
Provider	Google DeepMind / Google Cloud
Model type	Generazione da testo a video e da immagine a video
Input types	Prompt testuali, input di immagini, guida con primo e ultimo fotogramma
Output type	Video generato dall'IA
Supported resolutions	720p e 1080p, 4K
Supported aspect ratios	16:9 e 9:16
Supported framerate	24 FPS
Video duration	clip da 4 s, 6 s o 8 s (in base alla modalità)
Prompt language	Inglese
Videos per request	Fino a 4
API rate limit	Fino a 50 richieste/minuto/progetto
Supported deployment	Vertex AI, integrazioni nell'ecosistema Gemini, Flow
Unsupported features (official docs)	Quota condivisa dinamica, alcuni workflow con immagine di riferimento, estensione video nativa nel flusso API standard

Che cos'è Veo 3.1?

Veo 3.1 è la famiglia di modelli generativi video di punta di Google, focalizzata su sintesi video di qualità cinematografica, maggiore aderenza ai prompt, migliore coerenza di scena e workflow multimodali per la creazione video. Va oltre la generazione standard da testo a video supportando la generazione guidata da immagini e workflow di narrazione controllati a livello di fotogramma. Il supporto ufficiale include da testo a video, da immagine a video, riscrittura dei prompt e workflow di generazione del primo/ultimo fotogramma.

Funzionalità principali

Veo 3.1 si concentra su funzionalità pratiche di creazione dei contenuti:

Generazione audio nativa (dialoghi, suoni ambientali, SFX) integrata negli output. Veo 3.1 genera audio nativo (dialoghi + ambiente + SFX) allineato alla timeline visiva; il modello mira a preservare la sincronizzazione labiale e l'allineamento audio–video per i dialoghi e gli indizi di scena.
Output più lunghi (supporto fino a ~60 secondi / 1080p rispetto ai clip molto brevi di Veo 3, 8 s) e sequenze multi-shot con multi-prompt per la continuità narrativa.
Modalità Scene Extension e First/Last Frame che estendono o interpolano le riprese tra fotogrammi chiave.
Inserimento di oggetti e (in arrivo) rimozione di oggetti e primitive di editing all'interno di Flow.

Ciascun punto sopra è pensato per ridurre il lavoro VFX manuale: audio e continuità della scena sono ora output di prima classe piuttosto che un ripensamento a posteriori.

Dettagli tecnici (comportamento del modello e input)

Model family & variants: Veo appartiene alla famiglia Veo-3 di Google; l'ID del modello in anteprima è tipicamente veo3.1-pro; veo3.1 (documentazione CometAPI). Accetta prompt testuali, riferimenti immagine (fotogramma singolo o sequenze) e layout multi-prompt strutturati per la generazione multi-shot.

Resolution & duration: La documentazione di anteprima descrive output a 720p/1080p con opzioni per durate maggiori (fino a ~60 s in alcune impostazioni di anteprima) e fedeltà superiore rispetto alle varianti Veo precedenti.

Aspect ratios: 16:9 (supportato) e 9:16 (supportato tranne in alcuni flussi con immagine di riferimento).

Prompt language: Inglese (anteprima).

API limits: i limiti tipici in anteprima includono massimo 10 richieste API/min per progetto, massimo 4 video per richiesta e durate video selezionabili tra 4, 6 o 8 secondi (i flussi con immagine di riferimento supportano 8 s).

Prestazioni nei benchmark

Le valutazioni interne di Google e le sintesi pubbliche riportano una forte preferenza per gli output di Veo 3.1 nelle comparazioni con valutatori umani su metriche quali allineamento al testo, qualità visiva e coerenza audio–video (compiti testo→video e immagine→video).

Veo 3.1 ha raggiunto risultati all'avanguardia nelle comparazioni interne con valutatori umani su diversi assi oggettivi — preferenza complessiva, allineamento al prompt (testo→video e immagine→video), qualità visiva, allineamento audio–video e “fisica visivamente realistica” — su dataset di benchmark come MovieGenBench e VBench.

Limitazioni e considerazioni sulla sicurezza

Limitazioni:

Artefatti e incoerenze: nonostante i miglioramenti, certe condizioni di illuminazione, la fisica fine e le occlusioni complesse possono ancora produrre artefatti; la coerenza immagine→video (soprattutto su durate lunghe) è migliorata ma non perfetta.
Rischio di disinformazione/deepfake: audio più ricco + inserimento/rimozione di oggetti aumenta il rischio di uso improprio (audio falsi realistici e clip estese). Google segnala mitigazioni (policy, salvaguardie) e i lanci precedenti di Veo hanno fatto riferimento a watermarking/SynthID per aiutare la provenienza; tuttavia le salvaguardie tecniche non eliminano il rischio di abuso.
Vincoli di costo e throughput: i video ad alta risoluzione e di lunga durata sono costosi computazionalmente e attualmente soggetti a un'anteprima a pagamento — aspettarsi latenza e costi più elevati rispetto ai modelli di immagini. Post della community e thread nei forum Google discutono finestre di disponibilità e strategie di fallback.

Safety controls: Veo 3.1 dispone di policy sui contenuti integrate, segnalazione watermarking/SynthID nelle versioni precedenti di Veo e controlli di accesso in anteprima; si consiglia ai clienti di seguire le policy della piattaforma e implementare la revisione umana per output ad alto rischio.

Casi d'uso pratici

Prototipazione rapida per creativi: storyboard → clip multi-shot e animatic con dialoghi nativi per revisioni creative iniziali.
Marketing e contenuti short form: spot di prodotto da 15–60 s, clip per i social e teaser di concept dove la velocità conta più del fotorealismo perfetto.
Adattamento immagine→video: trasformare illustrazioni, personaggi o due fotogrammi in transizioni fluide o scene animate tramite First/Last Frame e Scene Extension.
Potenziamento degli strumenti: integrazione in Flow per editing iterativo (inserimento/rimozione di oggetti, preset di illuminazione) che riduce i passaggi VFX manuali.

Confronto con altri modelli di punta

Veo 3.1 vs Veo 3 (predecessore): Veo 3.1 punta su migliore aderenza ai prompt, qualità audio e coerenza multi-shot — aggiornamenti incrementali ma significativi per ridurre gli artefatti e migliorare l'editabilità.

Veo 3.1 vs OpenAI Sora 2: compromessi riportati dalla stampa: Veo 3.1 enfatizza controllo narrativo di forma lunga, audio integrato e integrazione di editing in Flow; Sora 2 (nei confronti riportati dalla stampa) si concentra su punti di forza diversi (velocità, pipeline di editing differenti). I test comparativi indipendenti affiancati restano limitati.

Capacità	Veo 3.1	Sora 2	Runway Gen-4 / Gen-4.5
Output verticale nativo	Sì	Supporto limitato al workflow	Sì
Da immagine a video	Sì	Sì	Sì
Focus sull'integrazione audio	Forte	Moderata	Moderata
Condizionamento sui frame	Sì	Sì	Parziale
Ottimizzazione per video social	Forte	Moderata	Forte
Integrazione nell'ecosistema API	Ecosistema Google	Ecosistema OpenAI	Ecosistema di strumenti per creator

Come usare l'API di Veo 3.1 con CometAPI?

Crea una chiave API per CometAPI
Seleziona veo-3.1-generate-001 come endpoint del modello
Invia prompt o input immagine tramite l'API di generazione video
Effettua polling dei risultati e recupera i video generati
Itera sui prompt per movimento di camera, continuità della scena e miglioramenti della coerenza

FAQ

Prezzi

Usa la stima rapida sopra per una singola esecuzione, poi consulta il confronto completo tra CometAPI e prezzo ufficiale.

Test da 5 secondi

$1.60

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Test da 10 secondi

$3.20

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Test da 15 secondi

$4.80

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Prezzi per Veo 3.1

Esplora i prezzi competitivi per Veo 3.1, progettato per adattarsi a vari budget e necessità di utilizzo. I nostri piani flessibili garantiscono che paghi solo per quello che usi, rendendo facile scalare man mano che i tuoi requisiti crescono. Scopri come Veo 3.1 può migliorare i tuoi progetti mantenendo i costi gestibili.

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

Copia un endpoint funzionante e un esempio di codice, poi apri il riferimento API completo quando ti serve ogni parametro.

Un'unica API, accesso ai modelli pronto per la produzione

Autenticati una sola volta, chiama l'endpoint del modello e mantieni lo stesso flusso di fatturazione e osservabilità tra i fornitori.

POST/v1/videos

Codice di esempio e API per Veo 3.1

Accedi a codice di esempio completo e risorse API per Veo 3.1 per semplificare il tuo processo di integrazione. La nostra documentazione dettagliata fornisce una guida passo dopo passo, aiutandoti a sfruttare appieno il potenziale di Veo 3.1 nei tuoi progetti.

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}`);

Capacità

Consulta i dati chiave del modello prima di scegliere un'architettura o stimare il carico in produzione.

Capacità supportate

Funzionalità restituite dall'API del modello esistente.

text-to-video

image-to-video

Input e output

Input

text

Output

video

Profilo di produzione

Fornitore: Google
Contesto: Dipende dal modello
Uso commerciale: Supportato

Casi d'uso

Usa Veo 3.1 per flussi di produzione in linea con le sue capacità video, poi confronta altre alternative prima di un'integrazione a lungo termine.

Concetti da testo a video e contenuti social

Demo di prodotto e storyboard cinematografici

Movimento da immagine a video e iterazione creativa

Altri modelli

Confronta altri modelli disponibili tramite CometAPI in base a qualità, latenza, capacità e prezzo.

Apri confronto modelli →

Aliyun

Wan3.0

Dalla verifica rapida all'output cinematografico, la fatturazione si basa sulla durata del video generato, sulla selezione della risoluzione appropriata e sulla trasformazione di ogni generazione in una regola per un'attività di investimento creativo pianificata.

Visualizza modello

MiniMax

MiniMax H3

minimax-h3 è un nuovo modello di generazione video progettato per una produzione creativa di alta qualità. Offre una migliore comprensione dei prompt, una maggiore coerenza visiva, movimenti più fluidi e un controllo più flessibile delle immagini di riferimento, per flussi di lavoro cinematografici di generazione video.

Visualizza modello

Bytedance

Seedance 2.5

seedance-2-5 è un modello generativo congiunto audio-video di nuova generazione, progettato per narrazioni da 30 secondi, con controllo preciso dei riferimenti e potenti funzionalità di editing.

Visualizza modello

Flux

Flux 3

FLUX 3 - Modelli del mondo reale: verso modelli di flusso multimodali come spina dorsale dell'intelligenza visiva.

Visualizza modello

Bytedance

Seedance 2-0

Seedance 2.0 è il modello multimodale di base per il video di nuova generazione di ByteDance, incentrato sulla generazione di video narrativi cinematografici a più inquadrature. A differenza delle demo da testo a video a singola inquadratura, Seedance 2.0 enfatizza il controllo basato su riferimenti (immagini, clip brevi, audio), la coerenza di personaggi/stile tra le inquadrature e la sincronizzazione audio/video nativa — con l’obiettivo di rendere i video generati dall’IA utili per i flussi di lavoro creativi professionali e di previsualizzazione.

Visualizza modello

Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1 è un modello multimodale per la generazione di video progettato per la creazione di contenuti professionali, la pubblicità, i cortometraggi, la produzione per i social media e la narrazione. Estende le capacità di HappyHorse 1.0 — che ha suscitato notevole attenzione dopo essersi classificato ai vertici in valutazioni indipendenti sulla generazione di video — con una coerenza delle scene più solida e una fedeltà visiva migliorata.

Visualizza modello

Uptime

Controlla i dati di heartbeat in tempo reale, la disponibilità dell'endpoint e i tempi di risposta osservati prima di passare in produzione.

Versioni

Controlla gli identificatori dei modelli disponibili prima di fissare un'integrazione in produzione.

ID del modello	Descrizione	Disponibilità	Richiesta
veo3.1-all	La tecnologia utilizzata è non ufficiale e la generazione è instabile, ecc.	✅	Chat formato
veo3.1	Consigliato, fa riferimento al modello più recente	✅	Generazione asincrona

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Google

Disponibile

veo3.1

Veo 3.1 API

Prezzo di partenza

$0.32 / secondo

Fatturazione a consumo

Stato dell'API

Disponibile

Endpoint di produzione

Risposta

Pronto per l'async

Tempo di risposta API osservato

Pubblicato

May 31, 2026

Google

Playground

Prova Veo 3.1 con una richiesta reale, controlla i parametri e verifica l'output prima di integrare l'API.

Panoramica

Una panoramica pratica di Veo 3.1, con comportamenti importanti e considerazioni per l'integrazione.

Specifiche tecniche di Veo 3.1

Voce	Veo 3.1 (specifiche pubbliche)
Official model ID	veo-3.1-generate-001
Provider	Google DeepMind / Google Cloud
Model type	Generazione da testo a video e da immagine a video
Input types	Prompt testuali, input di immagini, guida con primo e ultimo fotogramma
Output type	Video generato dall'IA
Supported resolutions	720p e 1080p, 4K
Supported aspect ratios	16:9 e 9:16
Supported framerate	24 FPS
Video duration	clip da 4 s, 6 s o 8 s (in base alla modalità)
Prompt language	Inglese
Videos per request	Fino a 4
API rate limit	Fino a 50 richieste/minuto/progetto
Supported deployment	Vertex AI, integrazioni nell'ecosistema Gemini, Flow
Unsupported features (official docs)	Quota condivisa dinamica, alcuni workflow con immagine di riferimento, estensione video nativa nel flusso API standard

Che cos'è Veo 3.1?

Funzionalità principali

Veo 3.1 si concentra su funzionalità pratiche di creazione dei contenuti:

Generazione audio nativa (dialoghi, suoni ambientali, SFX) integrata negli output. Veo 3.1 genera audio nativo (dialoghi + ambiente + SFX) allineato alla timeline visiva; il modello mira a preservare la sincronizzazione labiale e l'allineamento audio–video per i dialoghi e gli indizi di scena.
Output più lunghi (supporto fino a ~60 secondi / 1080p rispetto ai clip molto brevi di Veo 3, 8 s) e sequenze multi-shot con multi-prompt per la continuità narrativa.
Modalità Scene Extension e First/Last Frame che estendono o interpolano le riprese tra fotogrammi chiave.
Inserimento di oggetti e (in arrivo) rimozione di oggetti e primitive di editing all'interno di Flow.

Ciascun punto sopra è pensato per ridurre il lavoro VFX manuale: audio e continuità della scena sono ora output di prima classe piuttosto che un ripensamento a posteriori.

Dettagli tecnici (comportamento del modello e input)

Aspect ratios: 16:9 (supportato) e 9:16 (supportato tranne in alcuni flussi con immagine di riferimento).

Prompt language: Inglese (anteprima).

Prestazioni nei benchmark

Limitazioni e considerazioni sulla sicurezza

Limitazioni:

Artefatti e incoerenze: nonostante i miglioramenti, certe condizioni di illuminazione, la fisica fine e le occlusioni complesse possono ancora produrre artefatti; la coerenza immagine→video (soprattutto su durate lunghe) è migliorata ma non perfetta.
Rischio di disinformazione/deepfake: audio più ricco + inserimento/rimozione di oggetti aumenta il rischio di uso improprio (audio falsi realistici e clip estese). Google segnala mitigazioni (policy, salvaguardie) e i lanci precedenti di Veo hanno fatto riferimento a watermarking/SynthID per aiutare la provenienza; tuttavia le salvaguardie tecniche non eliminano il rischio di abuso.
Vincoli di costo e throughput: i video ad alta risoluzione e di lunga durata sono costosi computazionalmente e attualmente soggetti a un'anteprima a pagamento — aspettarsi latenza e costi più elevati rispetto ai modelli di immagini. Post della community e thread nei forum Google discutono finestre di disponibilità e strategie di fallback.

Casi d'uso pratici

Prototipazione rapida per creativi: storyboard → clip multi-shot e animatic con dialoghi nativi per revisioni creative iniziali.
Marketing e contenuti short form: spot di prodotto da 15–60 s, clip per i social e teaser di concept dove la velocità conta più del fotorealismo perfetto.
Adattamento immagine→video: trasformare illustrazioni, personaggi o due fotogrammi in transizioni fluide o scene animate tramite First/Last Frame e Scene Extension.
Potenziamento degli strumenti: integrazione in Flow per editing iterativo (inserimento/rimozione di oggetti, preset di illuminazione) che riduce i passaggi VFX manuali.

Confronto con altri modelli di punta

Capacità	Veo 3.1	Sora 2	Runway Gen-4 / Gen-4.5
Output verticale nativo	Sì	Supporto limitato al workflow	Sì
Da immagine a video	Sì	Sì	Sì
Focus sull'integrazione audio	Forte	Moderata	Moderata
Condizionamento sui frame	Sì	Sì	Parziale
Ottimizzazione per video social	Forte	Moderata	Forte
Integrazione nell'ecosistema API	Ecosistema Google	Ecosistema OpenAI	Ecosistema di strumenti per creator

Come usare l'API di Veo 3.1 con CometAPI?

Crea una chiave API per CometAPI
Seleziona veo-3.1-generate-001 come endpoint del modello
Invia prompt o input immagine tramite l'API di generazione video
Effettua polling dei risultati e recupera i video generati
Itera sui prompt per movimento di camera, continuità della scena e miglioramenti della coerenza

FAQ

Prezzi

Usa la stima rapida sopra per una singola esecuzione, poi consulta il confronto completo tra CometAPI e prezzo ufficiale.

Test da 5 secondi

$1.60

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Test da 10 secondi

$3.20

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Test da 15 secondi

$4.80

Costo di utilizzo CometAPI stimato

Prezzi per 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

Copia un endpoint funzionante e un esempio di codice, poi apri il riferimento API completo quando ti serve ogni parametro.

Un'unica API, accesso ai modelli pronto per la produzione

Autenticati una sola volta, chiama l'endpoint del modello e mantieni lo stesso flusso di fatturazione e osservabilità tra i fornitori.

POST/v1/videos

Codice di esempio e API per 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}`);

Capacità

Consulta i dati chiave del modello prima di scegliere un'architettura o stimare il carico in produzione.

Capacità supportate

Funzionalità restituite dall'API del modello esistente.

text-to-video

image-to-video

Input e output

Input

text

Output

video

Profilo di produzione

Fornitore: Google
Contesto: Dipende dal modello
Uso commerciale: Supportato

Casi d'uso

Usa Veo 3.1 per flussi di produzione in linea con le sue capacità video, poi confronta altre alternative prima di un'integrazione a lungo termine.

Concetti da testo a video e contenuti social

Demo di prodotto e storyboard cinematografici

Movimento da immagine a video e iterazione creativa

Altri modelli

Confronta altri modelli disponibili tramite CometAPI in base a qualità, latenza, capacità e prezzo.

Apri confronto modelli →

seedance-2-5 è un modello generativo congiunto audio-video di nuova generazione, progettato per narrazioni da 30 secondi, con controllo preciso dei riferimenti e potenti funzionalità di editing.

Visualizza modello

Flux

Flux 3

FLUX 3 - Modelli del mondo reale: verso modelli di flusso multimodali come spina dorsale dell'intelligenza visiva.

Uptime

Controlla i dati di heartbeat in tempo reale, la disponibilità dell'endpoint e i tempi di risposta osservati prima di passare in produzione.

Versioni

Controlla gli identificatori dei modelli disponibili prima di fissare un'integrazione in produzione.

ID del modello	Descrizione	Disponibilità	Richiesta
veo3.1-all	La tecnologia utilizzata è non ufficiale e la generazione è instabile, ecc.	✅	Chat formato
veo3.1	Consigliato, fa riferimento al modello più recente	✅	Generazione asincrona

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