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

예. Veo 3.1은 텍스트-투-비디오와 이미지-투-비디오 워크플로를 모두 지원하여 크리에이터가 프롬프트, 이미지 또는 프레임 가이던스 워크플로에서 시작할 수 있습니다.

When should I use Veo 3.1 instead of Sora 2?

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

Can Veo 3.1 create vertical videos for TikTok or Shorts?

예. Veo 3.1은 기본 9:16 화면 비율을 지원합니다.

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

프롬프트의 복잡도를 낮추고 카메라 지시를 단순화하며 프롬프트를 반복적으로 개선하십시오.

Is Veo 3.1 suitable for commercial marketing videos and ads?

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

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

신규 사용자는 무료 키를 받게 되며 API 가격은 여전히 공식 가격의 20%입니다.

저렴한 Veo 3.1 API | image-to-video

Veo 3.1의 Playground

Veo 3.1의 Playground를 탐색하세요 — 모델을 테스트하고 실시간으로 쿼리를 실행하는 대화형 환경입니다. 프롬프트를 시도하고, 매개변수를 조정하며, 즉시 반복하여 개발을 가속화하고 사용 사례를 검증하세요.

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 가이드
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 요청 제한	프로젝트당 분당 최대 50건의 요청
지원되는 배포	Vertex AI, Gemini 에코시스템 통합, Flow
지원되지 않는 기능(공식 문서 기준)	동적 공유 할당량, 일부 참조 이미지 워크플로, 표준 API 플로우에서 네이티브 비디오 확장

Veo 3.1은 무엇인가요?

Veo 3.1은 시네마틱급 비디오 합성, 더 강력한 프롬프트 준수, 향상된 장면 일관성, 멀티모달 비디오 제작 워크플로에 초점을 둔 Google의 대표 생성 비디오 모델 제품군입니다. 표준 텍스트-투-비디오 생성 범위를 넘어 이미지 기반 생성과 프레임 제어 스토리텔링 워크플로를 지원합니다. 공식 지원에는 텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오, 프롬프트 재작성, 그리고 첫/마지막 프레임 생성 워크플로가 포함됩니다.

핵심 기능

Veo 3.1은 실용적인 콘텐츠 제작 기능에 초점을 맞춥니다:

출력에 통합된 네이티브 오디오 생성(대사, 배경음, SFX). Veo 3.1은 시각 타임라인에 정렬된 네이티브 오디오(대사 + 앰비언스 + SFX)를 생성하며, 대사의 립싱크와 장면 단서에 대한 오디오-비주얼 정렬을 유지하는 것을 목표로 합니다.
더 긴 출력(Veo 3의 매우 짧은 8초 클립 대비 최대 약 60초/1080p 지원) 및 내러티브 연속성을 위한 멀티 프롬프트 멀티 샷 시퀀스.
키 프레임 사이의 영상을 확장하거나 보간하는 Scene Extension 및 First/Last Frame 모드.
Flow 내에서의 객체 삽입 및(예정) 객체 제거와 기본 편집 기능.

위의 각 항목은 수작업 VFX 작업을 줄이도록 설계되었습니다. 오디오와 장면 연속성이 이제 사후 고려가 아닌 주요 출력으로 자리합니다.

기술 세부사항(모델 동작 및 입력)

모델 패밀리 및 변형: Veo는 Google의 Veo-3 제품군에 속합니다; 프리뷰 모델 ID는 보통 veo3.1-pro이며, veo3.1(CometAPI 문서)도 사용됩니다. 텍스트 프롬프트, 이미지 레퍼런스(단일 프레임 또는 시퀀스), 멀티샷 생성을 위한 구조화된 멀티 프롬프트 레이아웃을 지원합니다.

해상도 및 길이: 프리뷰 문서에서는 720p/1080p 출력과(일부 프리뷰 설정에서 최대 약 60초까지) 더 긴 길이 옵션, 그리고 이전 Veo 변형보다 높은 충실도를 설명합니다.

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

프롬프트 언어: 영어(프리뷰).

API 제한: 일반적인 프리뷰 한도는 프로젝트당 분당 최대 10건의 API 요청, 요청당 최대 4개 비디오, 그리고 4, 6, 8초 중에서 선택 가능한 비디오 길이(참조 이미지 플로우는 8초 지원) 등을 포함합니다.

벤치마크 성능

Google의 내부 및 공개 요약 평가에 따르면, 텍스트 정합성, 시각 품질, 오디오–비주얼 일관성(텍스트→비디오 및 이미지→비디오 과제) 등의 지표에서 인간 평가자 비교 시 Veo 3.1 출력에 대한 강한 선호가 보고되었습니다.

Veo 3.1은 MovieGenBench와 VBench 같은 벤치마크 데이터셋에서 — 전체 선호도, 프롬프트 정합(텍스트→비디오 및 이미지→비디오), 시각 품질, 오디오-비디오 정렬, 그리고 ‘시각적으로 현실적인 물리’ 등 여러 객관 축에 걸친 내부 인간 평가 비교에서 최첨단 수준의 결과를 달성했습니다.

한계와 안전 고려 사항

한계:

아티팩트 및 불일치: 개선에도 불구하고 특정 조명, 미세한 물리 현상, 복잡한 가림(오클루전)에서는 여전히 아티팩트가 발생할 수 있습니다. 이미지→비디오 일관성(특히 장시간)은 개선되었지만 완벽하지는 않습니다.
허위정보/딥페이크 위험: 더 풍부한 오디오와 객체 삽입/제거는 오용 위험을 높입니다(현실적인 가짜 오디오와 확장된 클립). Google은 완화책(정책, 보호장치)을 명시하고, 이전 Veo 출시에서는 출처 확인을 돕는 워터마킹/SynthID를 언급했지만, 기술적 보호 장치만으로 오용 위험을 완전히 제거할 수는 없습니다.
비용 및 처리량 제약: 고해상도·장시간 비디오는 계산 비용이 크며 현재 유료 프리뷰로 제한되어 있으므로, 이미지 모델 대비 더 높은 지연과 비용을 예상해야 합니다. 커뮤니티 게시글과 Google 포럼 스레드에는 가용 시간대와 폴백 전략이 논의되고 있습니다.

안전 통제: Veo3.1에는 콘텐츠 정책이 통합되어 있으며, 이전 Veo 릴리스의 워터마킹/SynthID 신호와 프리뷰 액세스 제어가 포함됩니다. 고객은 플랫폼 정책을 준수하고 고위험 출력에 대해 인간 검토를 구현하는 것이 권장됩니다.

실용적 사용 사례

크리에이터를 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 전환: First/Last Frame과 Scene Extension을 통해 일러스트, 캐릭터, 두 프레임을 부드러운 전환 또는 애니메이션 장면으로 변환.
도구 보강: Flow에 통합되어 반복 편집(객체 삽입/제거, 조명 프리셋)을 지원함으로써 수작업 VFX 공정을 줄임.

다른 최신 모델과의 비교

Veo 3.1 vs Veo 3(전작): Veo 3.1은 프롬프트 준수 향상, 오디오 품질, 멀티 샷 일관성에 집중합니다 — 아티팩트를 줄이고 편집 가능성을 높이기 위한 점진적이지만 의미 있는 업데이트입니다.

Veo 3.1 vs OpenAI Sora 2: 보도에 따르면, Veo 3.1은 장문 내러티브 제어, 통합 오디오, Flow 편집 통합에 중점을 두고, Sora 2는(보도 비교에서) 속도와 다른 편집 파이프라인 등 상이한 강점을 강조합니다. TechRadar 등 매체는 Veo 3.1을 내러티브와 장시간 비디오 지원에서 Sora 2에 맞춘 Google의 경쟁작으로 평가합니다. 독립적인 직접 비교 테스트는 아직 제한적입니다.

기능	Veo 3.1	Sora 2	Runway Gen-4 / Gen-4.5
네이티브 세로형 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 에코시스템 통합	Google 에코시스템	OpenAI 에코시스템	크리에이터 도구 에코시스템

CometAPI로 Veo 3.1 API를 사용하는 방법

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

자주 묻는 질문

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).

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

#!/bin/bash
# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

BASE_URL="https://api.cometapi.com/v1"
IMAGE_PATH="/tmp/veo3.1_reference.jpg"

# ============================================================
# Step 1: Download Reference Image
# ============================================================
echo "Step 1: Downloading reference image..."

curl -s -o "$IMAGE_PATH" "https://images.unsplash.com/photo-1506905925346-21bda4d32df4?w=1280"
echo "Reference image saved to: $IMAGE_PATH"

# ============================================================
# Step 2: Create Video Generation Task (form-data with image upload)
# ============================================================
echo ""
echo "Step 2: Creating video generation task..."

RESPONSE=$(curl -s -X POST "${BASE_URL}/videos" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
  -F 'prompt=A breathtaking mountain landscape with clouds flowing through valleys, cinematic aerial shot' \
  -F 'model=veo3.1' \
  -F 'size=16x9' \
  -F "input_reference=@${IMAGE_PATH}")

echo "Create response:"
echo "$RESPONSE" | jq .

TASK_ID=$(echo "$RESPONSE" | jq -r '.id')

if [ "$TASK_ID" = "null" ] || [ -z "$TASK_ID" ]; then
  echo "Error: Failed to get task_id from response"
  exit 1
fi

echo "Task ID: $TASK_ID"

# ============================================================
# Step 3: Query Task Status
# ============================================================
echo ""
echo "Step 3: Querying task status..."

QUERY_RESPONSE=$(curl -s -X GET "${BASE_URL}/videos/${TASK_ID}" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY")

echo "Query response:"
echo "$QUERY_RESPONSE" | jq .

TASK_STATUS=$(echo "$QUERY_RESPONSE" | jq -r '.data.status')
echo "Task status: $TASK_STATUS"

cURL Code Example

#!/bin/bash
# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

BASE_URL="https://api.cometapi.com/v1"
IMAGE_PATH="/tmp/veo3.1_reference.jpg"

# ============================================================
# Step 1: Download Reference Image
# ============================================================
echo "Step 1: Downloading reference image..."

curl -s -o "$IMAGE_PATH" "https://images.unsplash.com/photo-1506905925346-21bda4d32df4?w=1280"
echo "Reference image saved to: $IMAGE_PATH"

# ============================================================
# Step 2: Create Video Generation Task (form-data with image upload)
# ============================================================
echo ""
echo "Step 2: Creating video generation task..."

RESPONSE=$(curl -s -X POST "${BASE_URL}/videos" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
  -F 'prompt=A breathtaking mountain landscape with clouds flowing through valleys, cinematic aerial shot' \
  -F 'model=veo3.1' \
  -F 'size=16x9' \
  -F "input_reference=@${IMAGE_PATH}")

echo "Create response:"
echo "$RESPONSE" | jq .

TASK_ID=$(echo "$RESPONSE" | jq -r '.id')

if [ "$TASK_ID" = "null" ] || [ -z "$TASK_ID" ]; then
  echo "Error: Failed to get task_id from response"
  exit 1
fi

echo "Task ID: $TASK_ID"

# ============================================================
# Step 3: Query Task Status
# ============================================================
echo ""
echo "Step 3: Querying task status..."

QUERY_RESPONSE=$(curl -s -X GET "${BASE_URL}/videos/${TASK_ID}" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY")

echo "Query response:"
echo "$QUERY_RESPONSE" | jq .

TASK_STATUS=$(echo "$QUERY_RESPONSE" | jq -r '.data.status')
echo "Task status: $TASK_STATUS"

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}`);

Veo 3.1의 버전

Veo 3.1에 여러 스냅샷이 존재하는 이유는 업데이트 후 출력 변동으로 인해 일관성을 유지하기 위해 이전 스냅샷을 보관하거나, 개발자에게 적응 및 마이그레이션을 위한 전환 기간을 제공하거나, 글로벌 또는 지역별 엔드포인트에 따라 다양한 스냅샷을 제공하여 사용자 경험을 최적화하기 위한 것 등이 포함될 수 있습니다. 버전 간 상세한 차이점은 공식 문서를 참고해 주시기 바랍니다.

Model id	description	Availability	Requst
veo3.1-all	사용된 기술은 비공식적이며, 생성이 불안정함 등	✅	채팅 형식
veo3.1	권장, 최신 모델을 가리킴	✅	비동기 생성