Sora 2 ではなく Veo 3.1 を使用すべきなのはいつですか？

音声同期、画像ガイド型ワークフロー、縦型コンテンツ制作、または Google ツールとのエコシステム統合が最も重要な場合は、Veo 3.1 を選択してください。

CometAPI で Veo 3.1 API の無料トライアルはありますか？

新規ユーザーには無料のキーが付与され、API の価格は引き続き公式価格の 20% です。

Veo 3.1 は TikTok や Shorts 向けの縦型動画を作成できますか？

はい。Veo 3.1 はネイティブな 9:16 のアスペクト比をサポートしています。

Veo 3.1 は商業用のマーケティング動画や広告に適していますか？

はい。ブランデッドコンテンツ、製品動画、ソーシャルメディアのキャンペーンに適しています。

Veo 3.1 API はテキストプロンプトだけでなく画像からも動画を生成できますか？

はい。Veo 3.1 は text-to-video と image-to-video の両方のワークフローをサポートしており、プロンプト、画像、またはフレームガイダンスのワークフローから開始できます。

Veo 3.1 の生成が失敗したり、品質が低い結果になった場合はどうすればよいですか？

プロンプトの複雑さを下げ、カメラ指示を簡素化し、プロンプトを反復してください。

Google

利用可能

veo3.1

Veo 3.1 API

Veo 3.1 は、高品質でシネマティックな出力とネイティブなオーディオ同期を特徴とするフラッグシップのAI動画生成モデルです。プロフェッショナルな映像制作に向けて、リアルなモーション、高い視覚的忠実度、そして音声と映像を厳密に同期させた生成を提供します。

最低料金

$0.32 / 秒

従量課金

APIの稼働状況

利用可能

本番エンドポイント

応答速度

非同期対応

実測APIレスポンス

公開日

Jun 1, 2026

Google

プレイグラウンド

実際のリクエストでVeo 3.1を試し、パラメーターを確認し、API統合前に出力を検証できます。

料金プラン

上記の簡易見積もりを1回分の目安にし、CometAPIと公式価格の詳細な比較もご確認ください。

5秒テスト

$1.60

CometAPIの推定利用料金

10秒テスト

$3.20

CometAPIの推定利用料金

15秒テスト

$4.80

CometAPIの推定利用料金

最低料金の透明性このプロトタイプでは、リクエストごとの非公開の最低料金は想定していません。本番環境で請求の最低金額または最低チャージ額が適用される場合は、購入前に表示し、すべての予算見積もりに含める必要があります。

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).

モデル概要

検索や評価に使える安定したモデル識別情報と、ページの中核となるSEO構造を書き換えることなく更新できる最新のカタログデータを組み合わせています。

安定した識別情報

Veo 3.1とは？

正式なモデル識別情報は、料金や制限が変更されても変わりません。

最新のモデルデータ

現在のカタログスナップショット

提供状況

利用可能

開始価格

$0.32 / 秒

コンテキスト

機能を見る

カタログ更新日

Jun 1, 2026

概要

Veo 3.1の実用的な概要と、重要な挙動・統合時の注意点。

Veo 3.1 の技術仕様

項目	Veo 3.1（公開仕様）
公式モデル ID	veo-3.1-generate-001
提供元	Google DeepMind / Google Cloud
モデルタイプ	テキストから動画、画像から動画の生成
入力タイプ	テキストプロンプト、画像入力、ファーストフレーム＋ラストフレームのガイダンス
出力タイプ	AI 生成動画
対応解像度	720p および 1080p、4K
対応アスペクト比	16:9 および 9:16
対応フレームレート	24 FPS
動画の長さ	4s、6s、または 8s のクリップ（モード依存）
プロンプト言語	英語
1 リクエストあたりの動画数	最大 4
API レート制限	プロジェクトあたり毎分最大 50 リクエスト
対応デプロイ先	Vertex AI、Gemini エコシステム統合、Flow
非対応機能（公式ドキュメント）	ダイナミック共有クォータ、一部の参照画像ワークフロー、標準 API フローにおけるネイティブな動画延長

Veo 3.1 とは？

Veo 3.1 は、映画品質の動画合成、より強固なプロンプト遵守、シーンの一貫性の向上、マルチモーダルな動画制作ワークフローに焦点を当てた Google のフラッグシップ生成動画モデルファミリーです。テキストから動画の生成を超えて、画像ガイド生成やフレーム制御ストーリーテリングのワークフローをサポートします。公式には、テキストから動画、画像から動画、プロンプトのリライト、ファースト/ラストフレーム生成ワークフローがサポートされています。

主要機能

Veo 3.1 は実用的なコンテンツ制作機能に注力しています:

ネイティブ音声生成（セリフ、環境音、SFX）を出力に統合。Veo 3.1 は視覚的タイムラインに同期したネイティブ音声（セリフ＋アンビエンス＋SFX）を生成し、セリフのリップシンクやシーンのキューに対する音声–映像の整合を目指します。
より長い出力（最大約 60 秒 / 1080p に対応。Veo 3 の非常に短いクリップ［8s］と比較）と、物語の連続性のためのマルチプロンプトによるマルチショットシーケンス。
Scene Extension と First/Last Frame モードにより、キーフレーム間のフッテージを延長または補間。
Flow 内でのオブジェクト挿入と（今後対応予定の）オブジェクト削除、および編集プリミティブ。

上記の各ポイントは手動の VFX 作業を減らすために設計されています。音声とシーンの連続性が後付けでなく、第一級の出力になりました。

技術的詳細（モデルの挙動と入力）

モデルファミリーとバリアント: Veo は Google の Veo-3 ファミリーに属します。プレビューのモデル ID は一般に veo3.1-pro、veo3.1（CometAPI ドキュメント）です。入力としてテキストプロンプト、画像参照（単一フレームまたはシーケンス）、およびマルチショット生成のための構造化マルチプロンプトレイアウトを受け付けます。

解像度と長さ: プレビューのドキュメントでは、出力は720p/1080p、一部のプレビュー設定では（より高い忠実度で）約 60 秒までの長尺に対応すると記載されています。

アスペクト比: 16:9（対応）および 9:16（一部の参照画像フローを除き対応）。

プロンプト言語: 英語（プレビュー）。

API 制限: 代表的なプレビュー制限には、プロジェクトあたり毎分最大 10 API リクエスト、1 リクエストあたり最大 4 本の動画、および動画長（4、6、8 秒から選択。参照画像フローは 8s をサポート）が含まれます。

ベンチマーク性能

Google の社内評価および公開要約では、テキスト整合性、視覚品質、音声–映像の一貫性（テキスト→動画および画像→動画のタスク）といった指標で、Veo 3.1 の出力が人手評価の比較において強く好まれることが報告されています。

Veo 3.1 は、MovieGenBench や VBench といったベンチマークデータセット上で、全体的な嗜好、プロンプト整合性（テキスト→動画および画像→動画）、視覚品質、音声–映像の整合、そして「視覚的にもっともらしい物理挙動」といった複数の客観軸における社内の人手評価比較で、最先端の結果を達成しました。

制限事項と安全性に関する考慮

制限事項:

アーティファクトと不一致: 改善はあるものの、特定のライティング、細粒度の物理挙動、複雑な遮蔽では依然としてアーティファクトが生じる可能性があります。画像→動画の一貫性（特に長尺）は改善されていますが完璧ではありません。
誤情報/ディープフェイクのリスク: よりリッチな音声とオブジェクト挿入/削除により、不正使用のリスク（リアルな偽音声や長尺クリップ）が高まります。Google は緩和策（ポリシー、セーフガード）に言及し、過去の Veo リリースでは来歴証跡のためのウォーターマーキング/SynthID を参照していましたが、技術的なセーフガードだけで不正使用リスクを完全には排除できません。
コストとスループットの制約: 高解像度・長尺動画は計算コストが高く、現在は有償プレビューでゲートされています—画像モデルと比べてレイテンシとコストが高くなることが想定されます。コミュニティの投稿や Google フォーラムのスレッドでは、提供時間枠やフォールバック戦略が議論されています。

安全対策: Veo 3.1 は統合されたコンテンツポリシー、（過去の Veo リリースでの）ウォーターマーキング/SynthID シグナリング、そしてプレビューアクセス制御を備えています。ユーザーにはプラットフォームポリシーの遵守と、高リスク出力に対する人手レビューの実施が推奨されます。

実用的なユースケース

クリエイターの迅速なプロトタイピング: 絵コンテ → マルチショットのクリップやアニマティクスを、初期レビュー用のネイティブなセリフ付きで。
マーケティング & ショートフォーム: 15–60 秒のプロダクトスポット、ソーシャルクリップ、コンセプトティーザーなど、完璧なフォトリアリズムよりもスピードが重要な場面。
画像→動画の適用: イラストやキャラクター、2 枚のフレームを用いて、First/Last Frame や Scene Extension によりスムーズなトランジションやアニメーションシーンへ。
ツール支援: Flow に統合された反復編集（オブジェクト挿入/削除、ライティングプリセット）により、手動の VFX パスを削減。

他の主要モデルとの比較

Veo 3.1 vs Veo 3（前モデル）: Veo 3.1 はプロンプト遵守の改善、音声品質、マルチショットの一貫性に焦点を当てています—アーティファクトの削減と編集容易性の向上を狙った、段階的ながら実用的なアップデートです。

Veo 3.1 vs OpenAI Sora 2: プレスで報じられるトレードオフとして、Veo 3.1 は長尺のナラティブ制御、統合音声、Flow 編集統合を重視。Sora 2（プレスでの比較時）は異なる強み（スピードや別の編集パイプライン）にフォーカスしています。独立した並走テストはまだ限定的です。

機能	Veo 3.1	Sora 2	Runway Gen-4 / Gen-4.5
ネイティブな縦長出力	対応	限定的なワークフロー対応	対応
画像から動画	対応	対応	対応
音声統合の重視度	強い	中程度	中程度
フレーム条件付け	対応	対応	部分的
ソーシャル動画向け最適化	強い	中程度	強い
API エコシステム統合	Google エコシステム	OpenAI エコシステム	クリエイターツールのエコシステム

CometAPI で Veo 3.1 API を使うには？

CometAPI の API キーを作成する
モデルエンドポイントとして veo-3.1-generate-001 を選択する
動画生成 API を通じてプロンプトまたは画像入力を送信する
結果をポーリングし、生成された動画を取得する
カメラワーク、シーンの連続性、一貫性の向上に向けてプロンプトを反復する

よくある質問

API

動作するエンドポイントとコード例をコピーし、全パラメーターが必要な場合は完全なAPIリファレンスを開いてください。

1つのAPIで本番対応のモデルアクセス

一度認証すれば、モデルエンドポイントを呼び出し、プロバイダー間で同じ請求・モニタリングフローを維持できます。

POST/v1/videos

Veo 3.1のサンプルコードとAPI

Veo 3.1の包括的なサンプルコードとAPIリソースにアクセスして、統合プロセスを効率化しましょう。詳細なドキュメントでは段階的なガイダンスを提供し、プロジェクトでVeo 3.1の潜在能力を最大限に活用できるよう支援します。

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}`);

機能

アーキテクチャの選定や本番負荷の見積もり前に、重要なモデル情報を確認できます。

対応機能

既存のモデルAPIが返す機能。

text-to-video

image-to-video

入力と出力

入力

text

出力

video

本番環境プロファイル

プロバイダー: Google
文脈: モデルによる
商用利用: 対応

ユースケース

videoの機能に合った本番ワークフローにVeo 3.1を活用し、長期的な統合前に他の選択肢とも比較してください。

テキストから動画のコンセプトとSNS向けコンテンツ

商品デモと映画的な絵コンテ

画像から動画へのモーションと創作の反復

他のモデル

品質・レイテンシ・機能・料金のトレードオフに応じて、CometAPIで利用できる他のモデルと比較できます。

モデル比較を開く →

Aliyun

Wan 3.0 Prime

Wan 3.0 Prime は、Alibaba Cloud Model Studio における Wan 3.0 動画生成モデルの速度最適化版です。

モデルを見る

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Wan3.0

高速な検証からシネマティックな出力まで、課金は生成された動画の再生時間に基づき、適切な解像度を選択し、すべての生成を計画的なクリエイティブ投資活動として扱うというルールです。

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Wan2.6 は、安定かつ効率的な動画合成のために設計された動画生成モデルです。一般的な動画制作タスクにおいて、信頼性の高い画質と滑らかなモーション生成を提供します。

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Flux

Flux 3

FLUX 3 - 実世界モデル: 視覚インテリジェンスのバックボーンとなるマルチモーダル・フロー型モデルに向けて

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HappyHorse 1.1は、プロフェッショナルなコンテンツ制作、広告、短編映画、ソーシャルメディア制作、ストーリーテリングのために設計されたマルチモーダルな動画生成モデルです。独立した動画生成評価で上位にランクインして大きな注目を集めたHappyHorse 1.0の能力を拡張し、シーンの一貫性を強化し、視覚的な忠実度を高めています。

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Wan2.7は、高品質な映像合成とモーションの一貫性の向上を目的として設計された映像生成モデルです。シネマティックなコンテンツ制作やプロフェッショナルな映像制作ワークフローに適しています。

モデルを見る

稼働時間

本番投入前に、リアルタイムのハートビートデータ、エンドポイントの可用性、実測レスポンスタイムを確認できます。

稼働時間

過去 30 日間のリクエスト成功率。各モデルプロバイダーの信頼性を反映しています。CometAPI はすべての接続プロバイダーをリアルタイムで 24 時間 365 日監視しています。

Respond

139646msAvg. Response

Uptime

97.4%Avg. Uptime

バージョン

本番統合を固定する前に、利用可能なモデル識別子を確認してください。

Model id	説明	提供状況	リクエスト
veo3.1-all	使用技術は非公式で、生成が不安定などの問題があります	✅	チャットフォーマット
veo3.1	推奨。最新モデルを指します	✅	非同期生成

更新情報

Veo 3.1の安定したモデルページを維持したまま、提供状況、料金、機能に関する重要な変更を追跡できます。

モデル変更履歴

時間とともに価値が高まる1つのページ。

リリースノート、料金変更、ベンチマークの更新、移行ガイダンスがここに蓄積され、正規URLは変わりません。

Jun 1, 2026

APIの利用可能性を確認済み

Veo 3.1はCometAPIのモデルカタログおよびAPIドキュメントを通じて利用できます。

現在

料金と制限をカタログと同期済み

料金、コンテキスト、利用可能性、制限は、ページタイトルやモデルの識別情報に埋め込むのではなく、動的なプロパティとして扱われます。

Nov 24, 2025

永続的なモデルエンティティを作成済み

プロバイダーとモデルのスラッグによって永続的な正規URLが形成されます。今後のコンテンツやデータの更新はこのページに反映されます。

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モデルを比較して、調査を続けましょう

Google

利用可能

veo3.1

Veo 3.1 API

最低料金

$0.32 / 秒

従量課金

APIの稼働状況

利用可能

本番エンドポイント

応答速度

非同期対応

実測APIレスポンス

公開日

Jun 1, 2026

Google

プレイグラウンド

実際のリクエストでVeo 3.1を試し、パラメーターを確認し、API統合前に出力を検証できます。

料金プラン

上記の簡易見積もりを1回分の目安にし、CometAPIと公式価格の詳細な比較もご確認ください。

5秒テスト

$1.60

CometAPIの推定利用料金

10秒テスト

$3.20

CometAPIの推定利用料金

15秒テスト

$4.80

CometAPIの推定利用料金

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).

モデル概要

安定した識別情報

Veo 3.1とは？

正式なモデル識別情報は、料金や制限が変更されても変わりません。

最新のモデルデータ

現在のカタログスナップショット

提供状況

利用可能

開始価格

$0.32 / 秒

コンテキスト

機能を見る

カタログ更新日

Jun 1, 2026

概要

Veo 3.1の実用的な概要と、重要な挙動・統合時の注意点。

Veo 3.1 の技術仕様

項目	Veo 3.1（公開仕様）
公式モデル ID	veo-3.1-generate-001
提供元	Google DeepMind / Google Cloud
モデルタイプ	テキストから動画、画像から動画の生成
入力タイプ	テキストプロンプト、画像入力、ファーストフレーム＋ラストフレームのガイダンス
出力タイプ	AI 生成動画
対応解像度	720p および 1080p、4K
対応アスペクト比	16:9 および 9:16
対応フレームレート	24 FPS
動画の長さ	4s、6s、または 8s のクリップ（モード依存）
プロンプト言語	英語
1 リクエストあたりの動画数	最大 4
API レート制限	プロジェクトあたり毎分最大 50 リクエスト
対応デプロイ先	Vertex AI、Gemini エコシステム統合、Flow
非対応機能（公式ドキュメント）	ダイナミック共有クォータ、一部の参照画像ワークフロー、標準 API フローにおけるネイティブな動画延長

Veo 3.1 とは？

主要機能

Veo 3.1 は実用的なコンテンツ制作機能に注力しています:

ネイティブ音声生成（セリフ、環境音、SFX）を出力に統合。Veo 3.1 は視覚的タイムラインに同期したネイティブ音声（セリフ＋アンビエンス＋SFX）を生成し、セリフのリップシンクやシーンのキューに対する音声–映像の整合を目指します。
より長い出力（最大約 60 秒 / 1080p に対応。Veo 3 の非常に短いクリップ［8s］と比較）と、物語の連続性のためのマルチプロンプトによるマルチショットシーケンス。
Scene Extension と First/Last Frame モードにより、キーフレーム間のフッテージを延長または補間。
Flow 内でのオブジェクト挿入と（今後対応予定の）オブジェクト削除、および編集プリミティブ。

上記の各ポイントは手動の VFX 作業を減らすために設計されています。音声とシーンの連続性が後付けでなく、第一級の出力になりました。

技術的詳細（モデルの挙動と入力）

アスペクト比: 16:9（対応）および 9:16（一部の参照画像フローを除き対応）。

プロンプト言語: 英語（プレビュー）。

ベンチマーク性能

制限事項と安全性に関する考慮

制限事項:

アーティファクトと不一致: 改善はあるものの、特定のライティング、細粒度の物理挙動、複雑な遮蔽では依然としてアーティファクトが生じる可能性があります。画像→動画の一貫性（特に長尺）は改善されていますが完璧ではありません。
誤情報/ディープフェイクのリスク: よりリッチな音声とオブジェクト挿入/削除により、不正使用のリスク（リアルな偽音声や長尺クリップ）が高まります。Google は緩和策（ポリシー、セーフガード）に言及し、過去の Veo リリースでは来歴証跡のためのウォーターマーキング/SynthID を参照していましたが、技術的なセーフガードだけで不正使用リスクを完全には排除できません。
コストとスループットの制約: 高解像度・長尺動画は計算コストが高く、現在は有償プレビューでゲートされています—画像モデルと比べてレイテンシとコストが高くなることが想定されます。コミュニティの投稿や Google フォーラムのスレッドでは、提供時間枠やフォールバック戦略が議論されています。

実用的なユースケース

クリエイターの迅速なプロトタイピング: 絵コンテ → マルチショットのクリップやアニマティクスを、初期レビュー用のネイティブなセリフ付きで。
マーケティング & ショートフォーム: 15–60 秒のプロダクトスポット、ソーシャルクリップ、コンセプトティーザーなど、完璧なフォトリアリズムよりもスピードが重要な場面。
画像→動画の適用: イラストやキャラクター、2 枚のフレームを用いて、First/Last Frame や Scene Extension によりスムーズなトランジションやアニメーションシーンへ。
ツール支援: Flow に統合された反復編集（オブジェクト挿入/削除、ライティングプリセット）により、手動の VFX パスを削減。

他の主要モデルとの比較

機能	Veo 3.1	Sora 2	Runway Gen-4 / Gen-4.5
ネイティブな縦長出力	対応	限定的なワークフロー対応	対応
画像から動画	対応	対応	対応
音声統合の重視度	強い	中程度	中程度
フレーム条件付け	対応	対応	部分的
ソーシャル動画向け最適化	強い	中程度	強い
API エコシステム統合	Google エコシステム	OpenAI エコシステム	クリエイターツールのエコシステム

CometAPI で Veo 3.1 API を使うには？

CometAPI の API キーを作成する
モデルエンドポイントとして veo-3.1-generate-001 を選択する
動画生成 API を通じてプロンプトまたは画像入力を送信する
結果をポーリングし、生成された動画を取得する
カメラワーク、シーンの連続性、一貫性の向上に向けてプロンプトを反復する

よくある質問

API

動作するエンドポイントとコード例をコピーし、全パラメーターが必要な場合は完全なAPIリファレンスを開いてください。

1つのAPIで本番対応のモデルアクセス

一度認証すれば、モデルエンドポイントを呼び出し、プロバイダー間で同じ請求・モニタリングフローを維持できます。

POST/v1/videos

Veo 3.1のサンプルコードとAPI

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}`);

機能

アーキテクチャの選定や本番負荷の見積もり前に、重要なモデル情報を確認できます。

対応機能

既存のモデルAPIが返す機能。

text-to-video

image-to-video

入力と出力

入力

text

出力

video

本番環境プロファイル

プロバイダー: Google
文脈: モデルによる
商用利用: 対応

ユースケース

videoの機能に合った本番ワークフローにVeo 3.1を活用し、長期的な統合前に他の選択肢とも比較してください。

テキストから動画のコンセプトとSNS向けコンテンツ

商品デモと映画的な絵コンテ

画像から動画へのモーションと創作の反復

他のモデル

品質・レイテンシ・機能・料金のトレードオフに応じて、CometAPIで利用できる他のモデルと比較できます。

モデル比較を開く →

Aliyun

Wan 3.0 Prime

Wan 3.0 Prime は、Alibaba Cloud Model Studio における Wan 3.0 動画生成モデルの速度最適化版です。

FLUX 3 - 実世界モデル: 視覚インテリジェンスのバックボーンとなるマルチモーダル・フロー型モデルに向けて

稼働時間

本番投入前に、リアルタイムのハートビートデータ、エンドポイントの可用性、実測レスポンスタイムを確認できます。

稼働時間

Respond

139646msAvg. Response

Uptime

97.4%Avg. Uptime

バージョン

本番統合を固定する前に、利用可能なモデル識別子を確認してください。

Model id	説明	提供状況	リクエスト
veo3.1-all	使用技術は非公式で、生成が不安定などの問題があります	✅	チャットフォーマット
veo3.1	推奨。最新モデルを指します	✅	非同期生成

更新情報

Veo 3.1の安定したモデルページを維持したまま、提供状況、料金、機能に関する重要な変更を追跡できます。

モデル変更履歴

時間とともに価値が高まる1つのページ。

リリースノート、料金変更、ベンチマークの更新、移行ガイダンスがここに蓄積され、正規URLは変わりません。

Jun 1, 2026

APIの利用可能性を確認済み

Veo 3.1はCometAPIのモデルカタログおよびAPIドキュメントを通じて利用できます。

現在

料金と制限をカタログと同期済み

料金、コンテキスト、利用可能性、制限は、ページタイトルやモデルの識別情報に埋め込むのではなく、動的なプロパティとして扱われます。

Nov 24, 2025

永続的なモデルエンティティを作成済み

プロバイダーとモデルのスラッグによって永続的な正規URLが形成されます。今後のコンテンツやデータの更新はこのページに反映されます。

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