Wanneer moet ik Veo 3.1 gebruiken in plaats van Sora 2?

Kies voor Veo 3.1 wanneer audiosynchronisatie, beeldgestuurde workflows, verticale contentcreatie of ecosysteemintegratie met Google-tools het belangrijkst zijn.

Is er een gratis proefversie voor de Veo 3.1-API via CometAPI?

Nieuwe gebruikers ontvangen een gratis sleutel en de API-prijs blijft 20% van de officiële prijs.

Kan Veo 3.1 verticale video's maken voor TikTok of Shorts?

Ja. Veo 3.1 ondersteunt native de 9:16-beeldverhouding.

Is Veo 3.1 geschikt voor commerciële marketingvideo's en advertenties?

Ja. Het is zeer geschikt voor branded content, productvideo's en socialmediacampagnes.

Kan de Veo 3.1-API video's genereren op basis van afbeeldingen en tekstprompts?

Ja. Veo 3.1 ondersteunt zowel tekst-naar-video- als afbeelding-naar-video-workflows, waardoor makers kunnen starten vanuit prompts, afbeeldingen of workflows met framegeleiding.

Wat moet ik doen als het genereren met Veo 3.1 mislukt of slechte resultaten oplevert?

Verminder de promptcomplexiteit, vereenvoudig de camerainstructies en itereer op de prompts.

Google

Beschikbaar

veo3.1

Veo 3.1 API

Veo 3.1 is een vlaggenschipmodel voor AI-videogeneratie, ontworpen voor hoogwaardige, filmische output met native audiosynchronisatie. Het levert realistische bewegingen, hoge visuele getrouwheid en nauw op elkaar afgestemde audiovisuele generatie voor professionele videoproductie.

Startprijs

$0.32 / seconde

Facturering op basis van gebruik

API-status

Beschikbaar

Productie-eindpunt

Reactietijd

Klaar voor async

Waargenomen API-reactietijd

Uitgebracht

May 31, 2026

Google

Playground

Probeer Veo 3.1 met een echte aanvraag, bekijk de parameters en valideer de output voordat u de API integreert.

Overzicht

Een praktisch overzicht van Veo 3.1, met belangrijk gedrag en aandachtspunten bij integratie.

Technische specificaties van Veo 3.1

Item	Veo 3.1 (publieke specificaties)
Officiële model-ID	veo-3.1-generate-001
Aanbieder	Google DeepMind / Google Cloud
Modeltype	Tekst-naar-video- en afbeelding-naar-video-generatie
Invoertypen	Tekstprompts, afbeeldingsinvoer, aansturing met eerste frame + laatste frame
Uitvoertype	AI-gegenereerde video
Ondersteunde resoluties	720p en 1080p, 4K
Ondersteunde beeldverhoudingen	16:9 en 9:16
Ondersteunde framerate	24 FPS
Videoduur	Clips van 4s, 6s of 8s (afhankelijk van modus)
Prompttaal	Engels
Video's per aanvraag	Tot 4
API-ratelimiet	Tot 50 aanvragen/minuut/project
Ondersteunde implementaties	Vertex AI, integraties in het Gemini-ecosysteem, Flow
Niet-ondersteunde functies (officiële documentatie)	Dynamisch gedeelde quota, sommige workflows met referentieafbeeldingen, native video-extensie in standaard API-flow

Wat is Veo 3.1?

Veo 3.1 is Googles vlaggenschipfamilie van generatieve videomodellen, gericht op filmische videocompositie, sterkere prompt-naleving, betere scèneconsistentie en multimodale workflows voor videocreatie. Het gaat verder dan standaard tekst-naar-video-generatie door beeldgestuurde generatie en framegestuurde storytelling-workflows te ondersteunen. Officiële ondersteuning omvat text-to-video, image-to-video, prompt-herschrijven en First/Last Frame-generatieworkflows.

Kernfuncties

Veo 3.1 richt zich op praktische contentcreatiefuncties:

Native audiogeneratie (dialoog, omgevingsgeluid, SFX) geïntegreerd in de output. Veo 3.1 genereert native audio (dialoog + omgevingsgeluid + SFX) die is uitgelijnd met de visuele tijdlijn; het model streeft ernaar lipsynchronisatie en audio-visuele uitlijning te behouden voor dialoog en scenecues.
Langere outputs (ondersteuning tot ~60 seconden / 1080p, vergeleken met de zeer korte clips van Veo 3, 8s), en multi-prompt multi-shot-sequenties voor narratieve continuïteit.
Scene Extension- en First/Last Frame-modi die materiaal verlengen of interpoleren tussen sleutelframes.
Objectinvoeging en (binnenkort) objectverwijdering en bewerkingsprimitieven binnen Flow.

Elk van de bovenstaande punten is bedoeld om handmatig VFX-werk te verminderen: audio en scènecontinuïteit zijn nu eersteklas outputs in plaats van bijzaken.

Technische details (modelgedrag en invoer)

Modelfamilie en varianten: Veo behoort tot Googles Veo-3-familie; de previewmodel-ID is doorgaans veo3.1-pro; veo3.1 (CometAPI doc). Het accepteert tekstprompts, referentieafbeeldingen (één frame of reeksen) en gestructureerde multi-prompt lay-outs voor multi-shot-generatie.

Resolutie en duur: de previewdocumentatie beschrijft outputs op 720p/1080p met opties voor langere duur (tot ~60s in bepaalde preview-instellingen) en een hogere getrouwheid dan eerdere Veo-varianten.

Beeldverhoudingen: 16:9 (ondersteund) en 9:16 (ondersteund, behalve in sommige workflows met referentieafbeeldingen).

Prompttaal: Engels (preview).

API-limieten: typische previewlimieten omvatten maximaal 10 API-verzoeken/min per project, maximaal 4 video's per aanvraag, en videolengtes kiesbaar uit 4, 6 of 8 seconden (workflows met referentieafbeeldingen ondersteunen 8s).

Benchmarkprestaties

Interne en publiek samengevatte evaluaties van Google rapporteren een sterke voorkeur voor de outputs van Veo 3.1 in vergelijkingen door menselijke beoordelaars op metriek zoals promptafstemming, visuele kwaliteit en audio-visuele coherentie (taken tekst→video en afbeelding→video).

Veo 3.1 behaalde state-of-the-art resultaten in interne vergelijkingen door menselijke beoordelaars over verschillende objectieve assen — algemene voorkeur, promptafstemming (tekst→video en afbeelding→video), visuele kwaliteit, audio-videouitlijning en “visueel realistische fysica” op benchmarkdatasets zoals MovieGenBench en VBench.

Beperkingen en veiligheidsaspecten

Beperkingen:

Artefacten en inconsistentie: ondanks verbeteringen kunnen bepaalde belichting, fijnmazige fysica en complexe occlusies nog steeds artefacten opleveren; de consistentie van afbeelding→video (vooral over lange duur) is verbeterd maar niet perfect.
Risico op desinformatie/deepfakes: rijkere audio + objectinvoeging/-verwijdering verhoogt het misbruikrisico (realistisch nep-audio en verlengde clips). Google noemt mitigerende maatregelen (beleid, waarborgen) en eerdere Veo-lanceringen verwezen naar watermarking/SynthID om herkomst te ondersteunen; technische waarborgen elimineren het misbruikrisico echter niet.
Kosten- en doorvoerbeperkingen: high-resolutie, lange video's zijn computationeel duur en momenteel afgeschermd in een betaalde preview — verwacht hogere latentie en kosten vergeleken met beeldmodellen. Communityposts en Google-forumdraadjes bespreken beschikbaarheidsvensters en terugvalstrategieën.

Veiligheidsmaatregelen: Veo3.1 heeft geïntegreerde contentbeleid, watermarking/synthID-signalen in eerdere Veo-releases en preview-toegangscontroles; klanten wordt geadviseerd het platformbeleid te volgen en menselijke beoordeling toe te passen voor outputs met hoog risico.

Praktische toepassingen

Snelle prototypering voor creatieven: storyboards → multi-shot-clips en animatics met native dialoog voor vroege creatieve review.
Marketing en shortform-content: 15–60s productspots, social clips en conceptteasers waarbij snelheid belangrijker is dan perfecte fotorealistische weergave.
Afbeelding→video-adaptatie: illustraties, personages of twee frames omzetten in vloeiende overgangen of geanimeerde scènes via First/Last Frame en Scene Extension.
Tooling-augmentatie: geïntegreerd in Flow voor iteratieve bewerking (objectinvoeging/-verwijdering, belichtingspresets) die handmatige VFX-passes vermindert.

Vergelijking met andere toonaangevende modellen

Veo 3.1 vs Veo 3 (voorganger): Veo 3.1 richt zich op verbeterde prompt-naleving, audiokwaliteit en multi-shot-consistentie — incrementele maar impactvolle updates gericht op het verminderen van artefacten en het verbeteren van bewerkbaarheid.

Veo 3.1 vs OpenAI Sora 2: afwegingen gerapporteerd in de pers: Veo 3.1 legt de nadruk op sturing van langere narratieven, geïntegreerde audio, en Flow-bewerkingsintegratie; Sora 2 (in persvergelijkingen) richt zich op andere sterke punten (snelheid, andere bewerkingspijplijnen). TechRadar en andere publicaties schetsen Veo 3.1 als Googles gerichte concurrent van Sora 2 voor narratief en langere video-ondersteuning. Onafhankelijke side-by-side-tests blijven beperkt.

Capaciteit	Veo 3.1	Sora 2	Runway Gen-4 / Gen-4.5
Native verticale output	Ja	Beperkte workflowondersteuning	Ja
Afbeelding-naar-video	Ja	Ja	Ja
Focus op audio-integratie	Sterk	Gemiddeld	Gemiddeld
Frame-conditionering	Ja	Ja	Gedeeltelijk
Optimalisatie voor sociale video	Sterk	Gemiddeld	Sterk
API-ecosysteemintegratie	Google-ecosysteem	OpenAI-ecosysteem	Ecosysteem van creatortools

Hoe gebruik ik de Veo 3.1-API met CometAPI?

Maak een CometAPI-API-sleutel aan
Selecteer veo-3.1-generate-001 als het model-eindpunt
Stuur prompt- of afbeeldingsinvoer via de videogeneratie-API
Poll de resultaten en haal de gegenereerde video's op
Itereer prompts voor camerabeweging, scènecontinuïteit en consistentieverbeteringen

FAQ

Prijzen

Gebruik de snelle schatting hierboven voor één run en bekijk vervolgens de volledige vergelijking tussen CometAPI en de officiële prijs.

5-secondentest

$1.60

Geschatte CometAPI-gebruikskosten

10-secondentest

$3.20

Geschatte CometAPI-gebruikskosten

15-secondentest

$4.80

Geschatte CometAPI-gebruikskosten

Prijzen voor Veo 3.1

Ontdek concurrerende prijzen voor Veo 3.1, ontworpen om te passen bij verschillende budgetten en gebruiksbehoeften. Onze flexibele abonnementen zorgen ervoor dat u alleen betaalt voor wat u gebruikt, waardoor het gemakkelijk is om op te schalen naarmate uw vereisten groeien. Ontdek hoe Veo 3.1 uw projecten kan verbeteren terwijl de kosten beheersbaar blijven.

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

Kopieer een werkend eindpunt en codevoorbeeld, en open de volledige API-referentie wanneer u alle parameters nodig heeft.

Eén API, productieklare modeltoegang

Eén keer authenticeren, het model-eindpunt aanroepen en dezelfde facturerings- en observeerbaarheidsworkflow behouden bij alle aanbieders.

POST/v1/videos

Voorbeeldcode en API voor Veo 3.1

Krijg toegang tot uitgebreide voorbeeldcode en API-bronnen voor Veo 3.1 om uw integratieproces te stroomlijnen. Onze gedetailleerde documentatie biedt stapsgewijze begeleiding en helpt u het volledige potentieel van Veo 3.1 in uw projecten te benutten.

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}`);

Mogelijkheden

Bekijk de belangrijkste modelgegevens voordat u een architectuur kiest of de productiebelasting inschat.

Ondersteunde mogelijkheden

Functies die door de bestaande model-API worden geretourneerd.

text-to-video

image-to-video

Invoer en uitvoer

Invoer

text

Uitvoer

video

Productieprofiel

Aanbieder: Google
Context: Afhankelijk van model
Commercieel gebruik: Ondersteund

Toepassingen

Gebruik Veo 3.1 voor productieworkflows die passen bij de video-mogelijkheden, en vergelijk vervolgens alternatieven voordat u zich vastlegt op een langetermijnintegratie.

Tekst-naar-video-concepten en sociale content

Productdemo's en filmische storyboards

Beeld-naar-video-beweging en creatieve iteratie

Andere modellen

Vergelijk andere modellen die via CometAPI beschikbaar zijn op basis van kwaliteit, latentie, mogelijkheden en prijs.

Modelvergelijking openen →

Aliyun

Wan3.0

Van snelle verificatie tot cinematische output is de facturering gebaseerd op de duur van de gegenereerde video, het selecteren van de juiste resolutie en het omzetten van elke generatie in een geplande regel voor creatieve investeringsactiviteiten.

Model bekijken

Flux

Flux 3

FLUX 3 - Modellen voor de echte wereld: Op weg naar multimodale flow-modellen als de ruggengraat van visuele intelligentie.

Model bekijken

Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1 is een multimodaal model voor videogeneratie, ontworpen voor professionele contentcreatie, reclame, korte films, productie voor sociale media en storytelling. Het breidt de mogelijkheden van HappyHorse 1.0 uit—dat aanzienlijke aandacht kreeg nadat het hoog scoorde in onafhankelijke evaluaties van videogeneratie—met sterkere samenhang tussen scènes en verbeterde visuele getrouwheid.

Model bekijken

Bytedance

Seedance 2-0

Seedance 2.0 is het multimodale videobasismodel van ByteDance van de volgende generatie, gericht op cinematografische, multi-shot narratieve videogeneratie. In tegenstelling tot single-shot tekst-naar-video-demo's legt Seedance 2.0 de nadruk op referentiegestuurde aansturing (afbeeldingen, korte clips, audio), coherente personage-/stijlconsistentie tussen shots en native audio-/videosynchronisatie — met als doel AI-video bruikbaar te maken voor professionele creatieve en previsualisatie-workflows.

Model bekijken

Google

Gemini omni fast

Gemini Omni Fast is een lichtgewicht multimodaal model voor videogeneratie dat is ontworpen voor snelle en flexibele contentcreatie. Het maakt efficiënte videogeneratie mogelijk met ondersteuning voor meerdere invoertypen, waardoor het geschikt is voor interactieve en iteratieve werkstromen.

Model bekijken

OpenAI

Sora 2 Pro

Sora 2 Pro is ons meest geavanceerde en krachtige mediageneratiemodel, in staat om video's met gesynchroniseerde audio te genereren. Het kan gedetailleerde, dynamische videoclips genereren op basis van natuurlijke taal of afbeeldingen.

Model bekijken

Uptime

Bekijk live heartbeat-gegevens, eindpuntbeschikbaarheid en waargenomen reactietijden voordat u naar productie gaat.

Versies

Bekijk beschikbare modelidentificatoren voordat u een productie-integratie vastlegt.

Model-id	Beschrijving	Beschikbaarheid	Verzoek
veo3.1-all	De gebruikte technologie is niet-officieel en de generatie is onstabiel, enz.	✅	Chat formaat
veo3.1	Aanbevolen, verwijst naar het nieuwste model	✅	Asynchrone generatie

Blijf verkennen

Vergelijk modellen en ga verder met uw onderzoek

Google

Beschikbaar

veo3.1

Veo 3.1 API

Startprijs

$0.32 / seconde

Facturering op basis van gebruik

API-status

Beschikbaar

Productie-eindpunt

Reactietijd

Klaar voor async

Waargenomen API-reactietijd

Uitgebracht

May 31, 2026

Google

Playground

Probeer Veo 3.1 met een echte aanvraag, bekijk de parameters en valideer de output voordat u de API integreert.

Overzicht

Een praktisch overzicht van Veo 3.1, met belangrijk gedrag en aandachtspunten bij integratie.

Technische specificaties van Veo 3.1

Item	Veo 3.1 (publieke specificaties)
Officiële model-ID	veo-3.1-generate-001
Aanbieder	Google DeepMind / Google Cloud
Modeltype	Tekst-naar-video- en afbeelding-naar-video-generatie
Invoertypen	Tekstprompts, afbeeldingsinvoer, aansturing met eerste frame + laatste frame
Uitvoertype	AI-gegenereerde video
Ondersteunde resoluties	720p en 1080p, 4K
Ondersteunde beeldverhoudingen	16:9 en 9:16
Ondersteunde framerate	24 FPS
Videoduur	Clips van 4s, 6s of 8s (afhankelijk van modus)
Prompttaal	Engels
Video's per aanvraag	Tot 4
API-ratelimiet	Tot 50 aanvragen/minuut/project
Ondersteunde implementaties	Vertex AI, integraties in het Gemini-ecosysteem, Flow
Niet-ondersteunde functies (officiële documentatie)	Dynamisch gedeelde quota, sommige workflows met referentieafbeeldingen, native video-extensie in standaard API-flow

Wat is Veo 3.1?

Kernfuncties

Veo 3.1 richt zich op praktische contentcreatiefuncties:

Native audiogeneratie (dialoog, omgevingsgeluid, SFX) geïntegreerd in de output. Veo 3.1 genereert native audio (dialoog + omgevingsgeluid + SFX) die is uitgelijnd met de visuele tijdlijn; het model streeft ernaar lipsynchronisatie en audio-visuele uitlijning te behouden voor dialoog en scenecues.
Langere outputs (ondersteuning tot ~60 seconden / 1080p, vergeleken met de zeer korte clips van Veo 3, 8s), en multi-prompt multi-shot-sequenties voor narratieve continuïteit.
Scene Extension- en First/Last Frame-modi die materiaal verlengen of interpoleren tussen sleutelframes.
Objectinvoeging en (binnenkort) objectverwijdering en bewerkingsprimitieven binnen Flow.

Elk van de bovenstaande punten is bedoeld om handmatig VFX-werk te verminderen: audio en scènecontinuïteit zijn nu eersteklas outputs in plaats van bijzaken.

Technische details (modelgedrag en invoer)

Beeldverhoudingen: 16:9 (ondersteund) en 9:16 (ondersteund, behalve in sommige workflows met referentieafbeeldingen).

Prompttaal: Engels (preview).

Benchmarkprestaties

Beperkingen en veiligheidsaspecten

Beperkingen:

Artefacten en inconsistentie: ondanks verbeteringen kunnen bepaalde belichting, fijnmazige fysica en complexe occlusies nog steeds artefacten opleveren; de consistentie van afbeelding→video (vooral over lange duur) is verbeterd maar niet perfect.
Risico op desinformatie/deepfakes: rijkere audio + objectinvoeging/-verwijdering verhoogt het misbruikrisico (realistisch nep-audio en verlengde clips). Google noemt mitigerende maatregelen (beleid, waarborgen) en eerdere Veo-lanceringen verwezen naar watermarking/SynthID om herkomst te ondersteunen; technische waarborgen elimineren het misbruikrisico echter niet.
Kosten- en doorvoerbeperkingen: high-resolutie, lange video's zijn computationeel duur en momenteel afgeschermd in een betaalde preview — verwacht hogere latentie en kosten vergeleken met beeldmodellen. Communityposts en Google-forumdraadjes bespreken beschikbaarheidsvensters en terugvalstrategieën.

Praktische toepassingen

Snelle prototypering voor creatieven: storyboards → multi-shot-clips en animatics met native dialoog voor vroege creatieve review.
Marketing en shortform-content: 15–60s productspots, social clips en conceptteasers waarbij snelheid belangrijker is dan perfecte fotorealistische weergave.
Afbeelding→video-adaptatie: illustraties, personages of twee frames omzetten in vloeiende overgangen of geanimeerde scènes via First/Last Frame en Scene Extension.
Tooling-augmentatie: geïntegreerd in Flow voor iteratieve bewerking (objectinvoeging/-verwijdering, belichtingspresets) die handmatige VFX-passes vermindert.

Vergelijking met andere toonaangevende modellen

Capaciteit	Veo 3.1	Sora 2	Runway Gen-4 / Gen-4.5
Native verticale output	Ja	Beperkte workflowondersteuning	Ja
Afbeelding-naar-video	Ja	Ja	Ja
Focus op audio-integratie	Sterk	Gemiddeld	Gemiddeld
Frame-conditionering	Ja	Ja	Gedeeltelijk
Optimalisatie voor sociale video	Sterk	Gemiddeld	Sterk
API-ecosysteemintegratie	Google-ecosysteem	OpenAI-ecosysteem	Ecosysteem van creatortools

Hoe gebruik ik de Veo 3.1-API met CometAPI?

Maak een CometAPI-API-sleutel aan
Selecteer veo-3.1-generate-001 als het model-eindpunt
Stuur prompt- of afbeeldingsinvoer via de videogeneratie-API
Poll de resultaten en haal de gegenereerde video's op
Itereer prompts voor camerabeweging, scènecontinuïteit en consistentieverbeteringen

FAQ

Prijzen

Gebruik de snelle schatting hierboven voor één run en bekijk vervolgens de volledige vergelijking tussen CometAPI en de officiële prijs.

5-secondentest

$1.60

Geschatte CometAPI-gebruikskosten

10-secondentest

$3.20

Geschatte CometAPI-gebruikskosten

15-secondentest

$4.80

Geschatte CometAPI-gebruikskosten

Prijzen voor 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

Kopieer een werkend eindpunt en codevoorbeeld, en open de volledige API-referentie wanneer u alle parameters nodig heeft.

Eén API, productieklare modeltoegang

Eén keer authenticeren, het model-eindpunt aanroepen en dezelfde facturerings- en observeerbaarheidsworkflow behouden bij alle aanbieders.

POST/v1/videos

Voorbeeldcode en API voor 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}`);

Mogelijkheden

Bekijk de belangrijkste modelgegevens voordat u een architectuur kiest of de productiebelasting inschat.

Ondersteunde mogelijkheden

Functies die door de bestaande model-API worden geretourneerd.

text-to-video

image-to-video

Invoer en uitvoer

Invoer

text

Uitvoer

video

Productieprofiel

Aanbieder: Google
Context: Afhankelijk van model
Commercieel gebruik: Ondersteund

Toepassingen

Gebruik Veo 3.1 voor productieworkflows die passen bij de video-mogelijkheden, en vergelijk vervolgens alternatieven voordat u zich vastlegt op een langetermijnintegratie.

Tekst-naar-video-concepten en sociale content

Productdemo's en filmische storyboards

Beeld-naar-video-beweging en creatieve iteratie

Andere modellen

Vergelijk andere modellen die via CometAPI beschikbaar zijn op basis van kwaliteit, latentie, mogelijkheden en prijs.

Modelvergelijking openen →

FLUX 3 - Modellen voor de echte wereld: Op weg naar multimodale flow-modellen als de ruggengraat van visuele intelligentie.

Uptime

Bekijk live heartbeat-gegevens, eindpuntbeschikbaarheid en waargenomen reactietijden voordat u naar productie gaat.

Versies

Bekijk beschikbare modelidentificatoren voordat u een productie-integratie vastlegt.

Model-id	Beschrijving	Beschikbaarheid	Verzoek
veo3.1-all	De gebruikte technologie is niet-officieel en de generatie is onstabiel, enz.	✅	Chat formaat
veo3.1	Aanbevolen, verwijst naar het nieuwste model	✅	Asynchrone generatie

Blijf verkennen