Sora 2 대신 Veo 3.1을 언제 사용해야 하나요?

오디오 동기화, 이미지 기반 워크플로, 세로형 콘텐츠 제작, 또는 Google 도구와의 생태계 통합이 가장 중요할 때는 Veo 3.1을 선택하세요.

CometAPI에서 Veo 3.1 API에 무료 체험이 있나요?

신규 사용자는 무료 키를 받게 되며, API 가격은 공식 가격의 20%로 유지됩니다.

Veo 3.1로 TikTok이나 Shorts용 세로형 영상을 만들 수 있나요?

예. Veo 3.1은 기본 9:16 화면비를 지원합니다.

Veo 3.1은 상업용 마케팅 영상과 광고에 적합한가요?

예. 브랜드 콘텐츠, 제품 영상, 소셜 미디어 캠페인에 매우 적합합니다.

Veo 3.1 API는 텍스트 프롬프트뿐 아니라 이미지로도 영상을 생성할 수 있나요?

예. Veo 3.1은 텍스트 기반 비디오 생성과 이미지 기반 비디오 생성 워크플로를 모두 지원하여, 크리에이터가 프롬프트, 이미지 또는 프레임 가이드 워크플로에서 시작할 수 있습니다.

Veo 3.1 생성이 실패하거나 품질이 좋지 않을 때는 어떻게 해야 하나요?

프롬프트의 복잡도를 낮추고, 카메라 지시를 단순화하고, 프롬프트를 반복적으로 개선하세요.

Google

사용 가능

veo3.1

Veo 3.1 API

Veo 3.1은 고품질 시네마틱 출력과 네이티브 오디오 동기화를 위해 설계된 플래그십 AI 영상 생성 모델입니다. 전문 영상 제작을 위해 현실적인 모션, 높은 시각적 충실도, 오디오와 비디오가 긴밀하게 정렬된 생성 결과를 제공합니다.

시작 가격

$0.32 / 초

사용량 기반 요금제

API 상태

사용 가능

프로덕션 엔드포인트

응답 속도

비동기 지원

실측 API 응답 시간

출시일

May 31, 2026

Google

Playground

실제 요청으로 Veo 3.1을(를) 사용해보고, 파라미터를 검토하며 API 통합 전 출력 결과를 검증하세요.

개요

Veo 3.1에 대한 실용적인 개요와 주요 동작 및 통합 시 고려사항입니다.

Veo 3.1의 기술 사양

항목	Veo 3.1(공개 사양)
공식 모델 ID	veo-3.1-generate-001
제공사	Google DeepMind / Google Cloud
모델 유형	텍스트-투-비디오 및 이미지-투-비디오 생성
입력 유형	텍스트 프롬프트, 이미지 입력, 첫 프레임 + 마지막 프레임 가이던스
출력 유형	AI 생성 비디오
지원 해상도	720p 및 1080p, 4K
지원 화면비	16:9 및 9:16
지원 프레임레이트	24 FPS
비디오 길이	4초, 6초, 또는 8초 클립(모드에 따라 다름)
프롬프트 언어	영어
요청당 비디오 수	최대 4개
API 속도 제한	프로젝트당 분당 최대 50건의 요청
지원되는 배포	Vertex AI, Gemini 생태계 통합, Flow
지원되지 않는 기능(공식 문서 기준)	동적 공유 할당량, 일부 참조 이미지 워크플로, 표준 API 플로우에서의 네이티브 비디오 확장

Veo 3.1은 무엇인가요?

Veo 3.1은 영화적 품질의 비디오 합성, 더 강한 프롬프트 준수, 향상된 장면 일관성, 그리고 멀티모달 비디오 제작 워크플로우에 초점을 맞춘 Google의 대표 생성형 비디오 모델 제품군입니다. 이미지를 활용한 가이드 생성과 프레임 제어 스토리텔링 워크플로우를 지원하여 표준 텍스트-투-비디오 생성을 넘어 확장합니다. 공식적으로 텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오, 프롬프트 재작성, 첫/마지막 프레임 생성 워크플로우를 지원합니다.

핵심 기능

Veo 3.1은 실용적인 콘텐츠 제작 기능에 집중합니다:

출력에 통합된 네이티브 오디오 생성(대사, 배경음, SFX). Veo 3.1은 시각 타임라인에 맞춰 네이티브 오디오(대사 + 분위기음 + SFX)를 생성하며, 대사 및 장면 신호에서 립싱크와 오디오–비디오 정렬을 유지하는 것을 목표로 합니다.
더 긴 출력(Veo 3의 매우 짧은 8초 클립 대비 최대 약 60초/1080p 지원), 그리고 내러티브 연속성을 위한 멀티 프롬프트 멀티 샷 시퀀스.
키 프레임 사이의 영상을 확장하거나 보간하는 Scene Extension 및 First/Last Frame 모드.
Flow 내에서 오브젝트 삽입 및(예정) 오브젝트 제거와 편집 프리미티브.

위의 각 항목은 수작업 VFX 작업을 줄이도록 설계되었습니다. 이제 오디오와 장면 연속성이 사후 고려가 아니라 핵심 출력으로 제공됩니다.

기술 세부사항(모델 동작 및 입력)

모델 패밀리 및 변형: Veo는 Google의 Veo-3 패밀리에 속하며, 프리뷰 모델 ID로는 보통 veo3.1-pro와 veo3.1(CometAPI 문서)이 사용됩니다. 멀티 샷 생성을 위해 텍스트 프롬프트, 이미지 레퍼런스(단일 프레임 또는 시퀀스), 구조화된 멀티 프롬프트 레이아웃을 입력으로 받습니다.

해상도 및 길이: 프리뷰 문서에는 720p/1080p 출력이 명시되어 있으며, 일부 프리뷰 설정에서 최대 약 60초까지의 더 긴 길이 옵션과 이전 Veo 변형보다 높은 충실도가 제공된다고 되어 있습니다.

화면비: 16:9(지원) 및 9:16(일부 참조 이미지 플로우에서는 지원되지 않음).

프롬프트 언어: 영어(프리뷰).

API 제한: 일반적인 프리뷰 제한은 프로젝트당 분당 최대 10건 API 요청, 요청당 최대 4개 비디오, 그리고 비디오 길이는 4, 6, 또는 8초 중 선택(참조 이미지 플로우는 8초 지원)입니다.

벤치마크 성능

Google의 내부 평가와 공개 요약 평가에 따르면, 텍스트 정합성, 시각적 품질, 오디오–비디오 일치도 등 지표(텍스트→비디오 및 이미지→비디오 과제)에서 인간 평가자 비교 시 Veo 3.1 출력에 대한 선호도가 높게 나타났습니다.

Veo 3.1은 MovieGenBench와 VBench와 같은 벤치마크 데이터셋에서 전체 선호도, 프롬프트 정합성(텍스트→비디오 및 이미지→비디오), 시각적 품질, 오디오-비디오 정렬, 그리고 ‘시각적으로 현실적인 물리’ 등 여러 객관적 축에 걸친 내부 인간 평가자 비교에서 최첨단 성과를 달성했습니다.

한계 및 안전 고려사항

한계:

아티팩트 및 불일치: 개선에도 불구하고 특정 조명, 미세한 물리, 복잡한 가림 현상에서는 여전히 아티팩트가 발생할 수 있습니다. 이미지→비디오 일관성(특히 장시간)은 향상되었지만 완벽하지는 않습니다.
허위정보/딥페이크 위험: 보다 풍부한 오디오와 오브젝트 삽입/제거는 오용 위험(현실적인 가짜 오디오와 확장된 클립)을 높입니다. Google은 완화책(정책, 안전장치)을 명시하고, 이전 Veo 출시에서는 출처 확인을 돕기 위한 워터마킹/SynthID를 언급했지만, 기술적 안전장치만으로 오용 위험을 제거할 수는 없습니다.
비용 및 처리량 제약: 고해상도·장시간 비디오는 연산 비용이 크며 현재 유료 프리뷰로 제한됩니다. 이미지 모델 대비 더 높은 지연 시간과 비용을 예상해야 합니다. 커뮤니티 게시물과 Google 포럼 스레드에서는 가용 시간대와 폴백 전략이 논의되고 있습니다.

안전 제어: Veo 3.1은 통합 콘텐츠 정책, 이전 Veo 릴리스에서의 워터마킹/SynthID 신호, 프리뷰 액세스 제어를 갖추고 있으며, 고객에게는 플랫폼 정책 준수와 고위험 출력에 대한 사람 검토를 권장합니다.

실용적 사용 사례

크리에이티브를 위한 빠른 프로토타이핑: 스토리보드 → 네이티브 대사가 포함된 멀티 샷 클립과 애니매틱으로 초기 크리에이티브 리뷰 지원.
마케팅 및 숏폼 콘텐츠: 완벽한 포토리얼리즘보다 속도가 중요한 15–60초 제품 스폿, 소셜 클립, 콘셉트 티저.
이미지→비디오 변환: First/Last Frame과 Scene Extension을 통해 일러스트, 캐릭터, 또는 두 개의 프레임을 부드러운 전환이나 애니메이션 장면으로 전환.
도구 보강: 반복 편집(오브젝트 삽입/제거, 조명 프리셋)을 위해 Flow에 통합되어 수작업 VFX 공정을 줄임.

다른 주요 모델과의 비교

Veo 3.1 vs Veo 3(이전 버전): Veo 3.1은 향상된 프롬프트 준수, 오디오 품질, 멀티 샷 일관성에 집중합니다 — 아티팩트 감소와 편집 용이성 향상을 목표로 한 점진적이지만 영향력 있는 업데이트입니다.

Veo 3.1 vs OpenAI Sora 2: 보도에 따르면 상호 장단점이 있습니다. Veo 3.1은 장편 내러티브 제어, 통합 오디오, Flow 편집 통합을 강조하며, Sora 2(보도 비교 기준)는 다른 강점(속도, 상이한 편집 파이프라인)에 초점을 둡니다. TechRadar 등 매체는 Veo 3.1을 내러티브와 장시간 비디오 지원을 겨냥한 Google의 Sora 2 경쟁작으로 평가합니다. 독립적인 나란히 비교 테스트는 아직 제한적입니다.

기능	Veo 3.1	Sora 2	Runway Gen-4 / Gen-4.5
네이티브 세로 출력	예	제한적 워크플로 지원	예
이미지-투-비디오	예	예	예
오디오 통합 중점	강함	보통	보통
프레임 컨디셔닝	예	예	부분적
소셜 비디오 최적화	강함	보통	강함
API 생태계 통합	Google 생태계	OpenAI 생태계	크리에이터 도구 생태계

CometAPI로 Veo 3.1 API를 사용하는 방법은?

CometAPI API 키를 생성합니다
모델 엔드포인트로 veo-3.1-generate-001를 선택합니다
비디오 생성 API를 통해 프롬프트 또는 이미지 입력을 전송합니다
결과를 폴링하고 생성된 비디오를 가져옵니다
카메라 무브, 장면 연속성, 일관성 향상을 위해 프롬프트를 반복적으로 개선합니다

자주 묻는 질문

가격

위의 간단한 견적을 단일 실행 기준으로 참고한 후, CometAPI와 공식 가격의 전체 비교를 확인하세요.

5초 테스트

$1.60

예상 CometAPI 사용 비용

10초 테스트

$3.20

예상 CometAPI 사용 비용

15초 테스트

$4.80

예상 CometAPI 사용 비용

Veo 3.1 가격

[모델명]의 경쟁력 있는 가격을 살펴보세요. 다양한 예산과 사용 요구에 맞게 설계되었습니다. 유연한 요금제로 사용한 만큼만 지불하므로 요구사항이 증가함에 따라 쉽게 확장할 수 있습니다. [모델명]이 비용을 관리 가능한 수준으로 유지하면서 프로젝트를 어떻게 향상시킬 수 있는지 알아보세요.

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

작동하는 엔드포인트와 코드 예제를 복사하고, 모든 파라미터가 필요하면 전체 API 참조 문서를 여세요.

하나의 API로 프로덕션 준비된 모델 액세스

한 번만 인증하면 모델 엔드포인트를 호출하고, 제공업체 전반에서 동일한 결제 및 모니터링 워크플로를 유지할 수 있습니다.

POST/v1/videos

Veo 3.1의 샘플 코드 및 API

[모델 이름]의 포괄적인 샘플 코드와 API 리소스에 액세스하여 통합 프로세스를 간소화하세요. 자세한 문서는 단계별 가이드를 제공하여 프로젝트에서 [모델 이름]의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 돕습니다.

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}`);

기능

아키텍처를 선택하거나 프로덕션 워크로드를 산정하기 전에 중요한 모델 정보를 확인하세요.

지원 기능

기존 모델 API가 반환하는 기능입니다.

text-to-video

image-to-video

입력 및 출력

입력

text

출력

video

프로덕션 프로필

제공업체: Google
맥락: 모델별로 다름
상업적 이용: 지원됨

활용 사례

video 기능에 맞는 프로덕션 워크플로에 Veo 3.1을(를) 활용하고, 장기 통합 전에 다른 대안과 비교해 보세요.

텍스트-투-비디오 콘셉트와 소셜 콘텐츠

제품 데모와 시네마틱 스토리보드

이미지-투-비디오 모션과 창작 반복 작업

다른 모델

품질, 지연 시간, 기능, 가격 트레이드오프에 따라 CometAPI에서 제공하는 다른 모델과 비교하세요.

모델 비교 열기 →

Aliyun

Wan3.0

빠른 검증부터 시네마틱한 출력까지, 과금은 생성된 영상의 길이를 기준으로 하고, 적절한 해상도를 선택하며, 모든 생성을 계획된 창의적 투자 활동으로 전환하는 활동 규칙입니다.

모델 보기

MiniMax

MiniMax H3

minimax-h3는 고품질 크리에이티브 제작을 위해 설계된 새로운 영상 생성 모델입니다. 시네마틱 영상 생성 워크플로우를 위해 향상된 프롬프트 이해도, 더 높은 시각적 일관성, 더 매끄러운 모션, 그리고 더 유연한 참조 이미지 제어를 제공합니다.

모델 보기

Bytedance

Seedance 2.5

seedance-2-5는 30초 스토리텔링을 위해 설계된 차세대 오디오-비디오 통합 생성 모델로, 정밀한 참조 제어와 강력한 편집 기능을 갖추고 있습니다.

모델 보기

Flux

Flux 3

FLUX 3 - 현실 세계 모델: 시각 지능의 백본으로서의 멀티모달 플로우 모델을 향하여.

모델 보기

Bytedance

Seedance 2-0

Seedance 2.0은 시네마틱하고 멀티샷 내러티브 비디오 생성에 초점을 맞춘 ByteDance의 차세대 멀티모달 비디오 기반 모델입니다. 단일 샷 텍스트-투-비디오 데모와 달리, Seedance 2.0은 레퍼런스 기반 제어(이미지, 짧은 클립, 오디오), 샷 전반의 캐릭터/스타일 일관성, 그리고 네이티브 오디오/비디오 동기화를 강조합니다 — 전문 창작 및 프리비주얼라이제이션 워크플로우에서 AI 비디오가 유용하게 쓰이도록 하는 것을 목표로 합니다.

모델 보기

Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1은 전문 콘텐츠 제작, 광고, 단편 영화, 소셜 미디어 제작, 스토리텔링을 위해 설계된 멀티모달 영상 생성 모델입니다. HappyHorse 1.0—독립적인 영상 생성 평가에서 상위권에 올라 큰 주목을 받았던—의 역량을 더 강력한 장면 일관성과 향상된 시각적 충실도로 확장합니다.

모델 보기

Uptime

프로덕션 환경으로 전환하기 전에 실시간 하트비트 데이터, 엔드포인트 가용성, 실측 응답 시간을 확인하세요.

버전

프로덕션 통합을 고정하기 전에 사용 가능한 모델 식별자를 확인하세요.

모델 ID	설명	가용성	요청
veo3.1-all	사용된 기술은 비공식적이며, 생성이 불안정합니다 등	✅	채팅 형식
veo3.1	추천, 최신 모델을 가리킴	✅	비동기 생성

계속 탐색하기

모델을 비교하고 조사를 계속하세요

Google

사용 가능

veo3.1

Veo 3.1 API

시작 가격

$0.32 / 초

사용량 기반 요금제

API 상태

사용 가능

프로덕션 엔드포인트

응답 속도

비동기 지원

실측 API 응답 시간

출시일

May 31, 2026

Google

Playground

실제 요청으로 Veo 3.1을(를) 사용해보고, 파라미터를 검토하며 API 통합 전 출력 결과를 검증하세요.

개요

Veo 3.1에 대한 실용적인 개요와 주요 동작 및 통합 시 고려사항입니다.

Veo 3.1의 기술 사양

항목	Veo 3.1(공개 사양)
공식 모델 ID	veo-3.1-generate-001
제공사	Google DeepMind / Google Cloud
모델 유형	텍스트-투-비디오 및 이미지-투-비디오 생성
입력 유형	텍스트 프롬프트, 이미지 입력, 첫 프레임 + 마지막 프레임 가이던스
출력 유형	AI 생성 비디오
지원 해상도	720p 및 1080p, 4K
지원 화면비	16:9 및 9:16
지원 프레임레이트	24 FPS
비디오 길이	4초, 6초, 또는 8초 클립(모드에 따라 다름)
프롬프트 언어	영어
요청당 비디오 수	최대 4개
API 속도 제한	프로젝트당 분당 최대 50건의 요청
지원되는 배포	Vertex AI, Gemini 생태계 통합, Flow
지원되지 않는 기능(공식 문서 기준)	동적 공유 할당량, 일부 참조 이미지 워크플로, 표준 API 플로우에서의 네이티브 비디오 확장

Veo 3.1은 무엇인가요?

핵심 기능

Veo 3.1은 실용적인 콘텐츠 제작 기능에 집중합니다:

출력에 통합된 네이티브 오디오 생성(대사, 배경음, SFX). Veo 3.1은 시각 타임라인에 맞춰 네이티브 오디오(대사 + 분위기음 + SFX)를 생성하며, 대사 및 장면 신호에서 립싱크와 오디오–비디오 정렬을 유지하는 것을 목표로 합니다.
더 긴 출력(Veo 3의 매우 짧은 8초 클립 대비 최대 약 60초/1080p 지원), 그리고 내러티브 연속성을 위한 멀티 프롬프트 멀티 샷 시퀀스.
키 프레임 사이의 영상을 확장하거나 보간하는 Scene Extension 및 First/Last Frame 모드.
Flow 내에서 오브젝트 삽입 및(예정) 오브젝트 제거와 편집 프리미티브.

위의 각 항목은 수작업 VFX 작업을 줄이도록 설계되었습니다. 이제 오디오와 장면 연속성이 사후 고려가 아니라 핵심 출력으로 제공됩니다.

기술 세부사항(모델 동작 및 입력)

화면비: 16:9(지원) 및 9:16(일부 참조 이미지 플로우에서는 지원되지 않음).

프롬프트 언어: 영어(프리뷰).

벤치마크 성능

한계 및 안전 고려사항

한계:

아티팩트 및 불일치: 개선에도 불구하고 특정 조명, 미세한 물리, 복잡한 가림 현상에서는 여전히 아티팩트가 발생할 수 있습니다. 이미지→비디오 일관성(특히 장시간)은 향상되었지만 완벽하지는 않습니다.
허위정보/딥페이크 위험: 보다 풍부한 오디오와 오브젝트 삽입/제거는 오용 위험(현실적인 가짜 오디오와 확장된 클립)을 높입니다. Google은 완화책(정책, 안전장치)을 명시하고, 이전 Veo 출시에서는 출처 확인을 돕기 위한 워터마킹/SynthID를 언급했지만, 기술적 안전장치만으로 오용 위험을 제거할 수는 없습니다.
비용 및 처리량 제약: 고해상도·장시간 비디오는 연산 비용이 크며 현재 유료 프리뷰로 제한됩니다. 이미지 모델 대비 더 높은 지연 시간과 비용을 예상해야 합니다. 커뮤니티 게시물과 Google 포럼 스레드에서는 가용 시간대와 폴백 전략이 논의되고 있습니다.

실용적 사용 사례

크리에이티브를 위한 빠른 프로토타이핑: 스토리보드 → 네이티브 대사가 포함된 멀티 샷 클립과 애니매틱으로 초기 크리에이티브 리뷰 지원.
마케팅 및 숏폼 콘텐츠: 완벽한 포토리얼리즘보다 속도가 중요한 15–60초 제품 스폿, 소셜 클립, 콘셉트 티저.
이미지→비디오 변환: First/Last Frame과 Scene Extension을 통해 일러스트, 캐릭터, 또는 두 개의 프레임을 부드러운 전환이나 애니메이션 장면으로 전환.
도구 보강: 반복 편집(오브젝트 삽입/제거, 조명 프리셋)을 위해 Flow에 통합되어 수작업 VFX 공정을 줄임.

다른 주요 모델과의 비교

기능	Veo 3.1	Sora 2	Runway Gen-4 / Gen-4.5
네이티브 세로 출력	예	제한적 워크플로 지원	예
이미지-투-비디오	예	예	예
오디오 통합 중점	강함	보통	보통
프레임 컨디셔닝	예	예	부분적
소셜 비디오 최적화	강함	보통	강함
API 생태계 통합	Google 생태계	OpenAI 생태계	크리에이터 도구 생태계

CometAPI로 Veo 3.1 API를 사용하는 방법은?

CometAPI API 키를 생성합니다
모델 엔드포인트로 veo-3.1-generate-001를 선택합니다
비디오 생성 API를 통해 프롬프트 또는 이미지 입력을 전송합니다
결과를 폴링하고 생성된 비디오를 가져옵니다
카메라 무브, 장면 연속성, 일관성 향상을 위해 프롬프트를 반복적으로 개선합니다

자주 묻는 질문

가격

위의 간단한 견적을 단일 실행 기준으로 참고한 후, CometAPI와 공식 가격의 전체 비교를 확인하세요.

5초 테스트

$1.60

예상 CometAPI 사용 비용

10초 테스트

$3.20

예상 CometAPI 사용 비용

15초 테스트

$4.80

예상 CometAPI 사용 비용

Veo 3.1 가격

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

작동하는 엔드포인트와 코드 예제를 복사하고, 모든 파라미터가 필요하면 전체 API 참조 문서를 여세요.

하나의 API로 프로덕션 준비된 모델 액세스

한 번만 인증하면 모델 엔드포인트를 호출하고, 제공업체 전반에서 동일한 결제 및 모니터링 워크플로를 유지할 수 있습니다.

POST/v1/videos

Veo 3.1의 샘플 코드 및 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}`);

기능

아키텍처를 선택하거나 프로덕션 워크로드를 산정하기 전에 중요한 모델 정보를 확인하세요.

지원 기능

기존 모델 API가 반환하는 기능입니다.

text-to-video

image-to-video

입력 및 출력

입력

text

출력

video

프로덕션 프로필

제공업체: Google
맥락: 모델별로 다름
상업적 이용: 지원됨

활용 사례

video 기능에 맞는 프로덕션 워크플로에 Veo 3.1을(를) 활용하고, 장기 통합 전에 다른 대안과 비교해 보세요.

텍스트-투-비디오 콘셉트와 소셜 콘텐츠

제품 데모와 시네마틱 스토리보드

이미지-투-비디오 모션과 창작 반복 작업

다른 모델

품질, 지연 시간, 기능, 가격 트레이드오프에 따라 CometAPI에서 제공하는 다른 모델과 비교하세요.

seedance-2-5는 30초 스토리텔링을 위해 설계된 차세대 오디오-비디오 통합 생성 모델로, 정밀한 참조 제어와 강력한 편집 기능을 갖추고 있습니다.

모델 보기

Flux

Flux 3

FLUX 3 - 현실 세계 모델: 시각 지능의 백본으로서의 멀티모달 플로우 모델을 향하여.

Uptime

프로덕션 환경으로 전환하기 전에 실시간 하트비트 데이터, 엔드포인트 가용성, 실측 응답 시간을 확인하세요.

버전

프로덕션 통합을 고정하기 전에 사용 가능한 모델 식별자를 확인하세요.

모델 ID	설명	가용성	요청
veo3.1-all	사용된 기술은 비공식적이며, 생성이 불안정합니다 등	✅	채팅 형식
veo3.1	추천, 최신 모델을 가리킴	✅	비동기 생성

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