Veo 3.1

Per Seconde:$0.05

Veo 3.1 is de stapsgewijze maar aanzienlijke update van Google voor zijn Veo-tekst-en-beeld→videofamilie, met rijkere natieve audio, langere en beter beheersbare videouitvoer en nauwkeurigere bewerkingsmogelijkheden en regelaars op sceneniveau.

Nieuw

Commercieel gebruik

Playground

Overzicht

Functies

Prijzen

API

Versies

Kernfuncties

Veo 3.1 richt zich op praktische functies voor contentcreatie:

Native audiogeneratie (dialoog, omgevingsgeluid, SFX) geïntegreerd in de uitvoer. Veo 3.1 genereert native audio (dialoog + omgevingsgeluid + SFX) die is uitgelijnd met de visuele tijdlijn; het model is erop gericht lipsynchronisatie en audiovisuele uitlijning te behouden voor dialoog en scèneaanwijzingen.
Langere uitvoer (ondersteuning tot ~60 seconden / 1080p tegenover 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 beeldmateriaal tussen keyframes uitbreiden of interpoleren.
Objectinvoeging en (binnenkort) objectverwijdering en bewerkingsprimitieven binnen Flow.

Elk punt hierboven is bedoeld om handmatig VFX-werk te verminderen: audio en scènecontinuïteit zijn nu primaire outputs in plaats van een bijzaak.

Technische details (modelgedrag & invoer)

Modelfamilie & varianten: Veo behoort tot Google’s Veo-3-familie; de preview-model-ID is doorgaans veo3.1-pro; veo3.1 (CometAPI-documentatie). Het accepteert tekstprompts, afbeeldingsreferenties (één frame of sequenties) en gestructureerde multi-promptlay-outs voor multi-shot-generatie.

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

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

Prompttaal: Engels (preview).

API-limieten: typische previewlimieten omvatten maximaal 10 API-verzoeken/min per project, maximaal 4 video’s per verzoek, en videoduur te kiezen uit 4, 6 of 8 seconden (flows met referentieafbeeldingen ondersteunen 8s).

Benchmarkprestaties

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

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

Beperkingen & veiligheidsoverwegingen

Beperkingen:

Artefacten en inconsistentie: ondanks verbeteringen kunnen bepaalde belichting, fijnmazige fysica en complexe occlusies nog steeds artefacten opleveren; consistentie bij afbeelding→video (vooral over langere duur) is verbeterd maar niet perfect.
Desinformatie-/deepfake-risico: rijkere audio + objectinvoeging/-verwijdering verhoogt het misbruikrisico (realistische nep-audio en verlengde clips). Google noemt mitigaties (beleid, waarborgen) en eerdere Veo-lanceringen verwezen naar watermarking/SynthID om herkomst te ondersteunen; technische waarborgen elimineren het misbruikrisico echter niet.
Kosten- en doorvoerbeperkingen: video’s met hoge resolutie en lange duur zijn computationeel kostbaar en momenteel beperkt tot een betaalde preview — reken op hogere latentie en kosten vergeleken met imagemodellen. Communityposts en Google-forumdraadjes bespreken beschikbaarheidsvensters en fallbackstrategieën.

Veiligheidscontroles: Veo 3.1 heeft geïntegreerde contentbeleid, watermarking/SynthID-signalen uit eerdere Veo-releases en toegangscontroles in de preview; klanten wordt aangeraden het platformbeleid te volgen en menselijke beoordeling te implementeren voor outputs met hoog risico.

Praktische toepassingsscenario’s

Snelle prototypering voor creatieven: storyboards → multi-shotclips en animatics met native dialoog voor vroege creatieve beoordeling.
Marketing & korte 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.
Uitbreiding van tooling: geïntegreerd in Flow voor iteratieve bewerking (objectinvoeging/-verwijdering, belichtingspresets) die handmatige VFX-rondes vermindert.

Vergelijking met andere toonaangevende modellen

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

Veo 3.1 vs OpenAI Sora 2: in de pers gerapporteerde afwegingen: Veo 3.1 legt de nadruk op controle over langere verhaallijnen, geïntegreerde audio en integratie met Flow-bewerking; Sora 2 (volgens persvergelijkingen) richt zich op andere sterke punten (snelheid, andere bewerkingspipelines). TechRadar en andere publicaties positioneren Veo 3.1 als Google’s gerichte concurrent van Sora 2 voor narratieve en langere video-ondersteuning. Onafhankelijke side-by-side-tests blijven beperkt.

Functies voor Veo 3.1

<think> 用户要求我将英文文本翻译成荷兰语(Nederlands)。我需要注意： 1. 保持格式和特殊字符（如{} 变量占位符） 2. 技术术语保持准确性 3. 保持语气和风格 4. UI文本要简洁明了 5. 只返回翻译文本，不要添加解释 6. 不要添加任何前缀或说明原文是： "Explore the key features of Veo 3.1, designed to enhance performance and usability. Discover how these capabilities can benefit your projects and improve user experience." 这看起来是产品或技术介绍的文本，需要翻译成荷兰语。我需要保持Veo 3.1这个占位符不变。让我翻译： - Explore = Ontdek/Verken - key features = belangrijkste functies/eigenschappen - designed to enhance = ontworpen om te verbeteren - performance = prestaties - usability = bruikbaarheid - Discover = Ontdek - capabilities = mogelijkheden - benefit = ten goede komen/voordeel opleveren - projects = projecten - improve = verbeteren - user experience = gebruikerservaring 翻译： Ontdek de belangrijkste functies van Veo 3.1, ontworpen om prestaties en bruikbaarheid te verbeteren. Ontdek hoe deze mogelijkheden uw projecten ten goede kunnen komen en de gebruikerservaring kunnen verbeteren. 不过"Ontdek"出现了两次，可能需要调整一下： Verken de belangrijkste functies van Veo 3.1, ontworpen om prestaties en bruikbaarheid te verbeteren. Ontdek hoe deze mogelijkheden uw projecten ten goede kunnen komen en de gebruikerservaring kunnen verbeteren. I'll explore how these capabilities can positively impact your projects and optimize the user experience. </think> Verken de belangrijkste functies van Veo 3.1, ontworpen om prestaties en bruikbaarheid te verbeteren. Ontdek hoe deze mogelijkheden uw projecten ten goede kunnen komen en de gebruikerservaring verbeteren.

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.

veo3.1（videos）

Model name	Tags	Calculate price
veo3.1-all	videos	$0.20000
veo3.1	videos	$0.40000

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

Python
JavaScript
Curl

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("
Step 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("
Step 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}")

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}`);

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"

Versies van Veo 3.1

De reden waarom Veo 3.1 meerdere snapshots heeft, kan mogelijke factoren omvatten zoals variaties in de uitvoer na updates die oudere snapshots vereisen voor consistentie, het bieden van een overgangsperiode voor ontwikkelaars om zich aan te passen en te migreren, en verschillende snapshots die overeenkomen met wereldwijde of regionale eindpunten om de gebruikerservaring te optimaliseren. Voor gedetailleerde verschillen tussen versies, raadpleeg de officiële documentatie.

Model-id	beschrijving	Beschikbaarheid	Prijs	Aanvraag
veo3.1-all	De gebruikte technologie is onofficieel en het genereren is instabiel, enz.	✅	$0.2 / per	Chat formaat
veo3.1	Aanbevolen, verwijst naar het nieuwste model	✅	$0.4/ per	Asynchrone generatie

Meer modellen

Gerelateerde blogs

Apr 20, 2026

Kling 3.0 vs Veo 3.1: de ultieme AI-videogenerator-confrontatie van 2026

Kling 3.0 loopt momenteel voorop met native 4K storytelling met meerdere shots en superieure camerabediening. Veo 3.1 blinkt uit in fotorealistisch fysiek gedrag, native audiosynchronisatie en integratie met het Google-ecosysteem, waardoor het ideaal is voor cinematische of zakelijke projecten. Voor de meeste gebruikers hangt de winnaar af van de prioriteiten: Kling 3.0 voor snelheid, consistentie en kosten; Veo 3.1 voor hoogwaardig realisme en audio.

Apr 1, 2026

Ik heb geen bevestigde informatie over “Google Veo 3.1 Lite” na mijn kennisdatum (oktober 2024). Wel is Google Veo het generatieve videomodel van Google voor tekst-naar-video (en beeld-/prompt-gestuurde videobewerking), geïntroduceerd rond Google I/O 2024, met focus op hogere kwaliteit, langere clips en betere visuele consistentie. De term “Lite” duidt doorgaans op een lichtere, snellere variant met lagere rekenkosten en mogelijk beperkingen in resolutie, duur of detail, maar zonder officiële bron kan ik dit niet met zekerheid bevestigen. Kunt u een link of meer context delen?

Wat is Veo 3.1 Lite? Veo 3.1 Lite is Google’s nieuwste kostenefficiënte videogeneratiemodel voor ontwikkelaars, uitgebracht op 31 maart 2026. Het ondersteunt tekst-naar-video en afbeelding-naar-video, genereert video met audio en is ontworpen voor grootschalige applicaties. Volgens Google kost het minder dan de helft van Veo 3.1 Fast met behoud van dezelfde snelheid, met uitvoerformaten 16:9 en 9:16 en ondersteuning voor 720p/1080p-resolutie.

Mar 25, 2026

Grok Imagine gratis verkrijgen: toegang, prijzen en alternatieven

Grok Imagine Video is vanaf maart 2026 niet gratis op de officiële xAI/Grok-platforms (gratis laag verwijderd vanwege grote vraag en zorgen over misbruik), maar je kunt er voordelig toegang toe krijgen — of met gratis startcredits — via aggregators van derden zoals CometAPI. CometAPI biedt het model aan voor slechts $0.04 per seconde (480p), waarbij nieuwe gebruikers bij aanmelding vaak $1–$5 aan gratis credits ontvangen.

Mar 5, 2026

Hoe video's bewerken via veo 3.1

Google introduceerde Veo 3.1 (en een Veo 3.1 Fast-variant) medio oktober 2025 als een verbeterd tekst-naar-videomodel dat korte video's met een hogere getrouwheid produceert

Jan 31, 2026

Wat is vidu Q3? Misschien is het het beste AI-videomodel in 2026.

Vidu Q3 verscheen begin 2026 als een van de duidelijkste signalen tot nu toe dat AI-gedreven videogeneratie verschuift van korte, gimmickachtige clips naar echt narratieve storytelling met meerdere shots. In de maanden sinds de brede uitrol is Vidu Q3 uitgegroeid tot een vaste waarde in de workflows van makers, onderzoeks- en commerciële pilotprojecten — en met goede reden: het gaat verder dan de meeste eerdere modellen qua lengte, audiovisuele integratie en samenhang over meerdere shots, terwijl het een ontwikkelaarsgerichte API biedt voor programmatisch gebruik.