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

Ja. Veo 3.1 støtter både tekst-til-video og bilde-til-video-arbeidsflyter, noe som gjør det mulig for skapere å starte fra prompter, bilder eller arbeidsflyter med rammeveiledning.

When should I use Veo 3.1 instead of Sora 2?

Velg Veo 3.1 når lydsynkronisering, bildestyrte arbeidsflyter, produksjon av vertikalt innhold eller økosystemintegrasjon med Google-verktøy er viktigst.

Can Veo 3.1 create vertical videos for TikTok or Shorts?

Ja. Veo 3.1 støtter native 9:16-sideforhold.

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

Reduser prompt-kompleksiteten, forenkle kamerainstruksjoner og iterer prompter.

Is Veo 3.1 suitable for commercial marketing videos and ads?

Ja. Den egner seg godt for merkevareinnhold, produktvideoer og kampanjer i sosiale medier.

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

Nye brukere vil motta en gratis nøkkel, og API-prisen vil fortsatt være 20 % av den offisielle prisen.

Rimelig Veo 3.1 API | image-to-video

Tekniske spesifikasjoner for Veo 3.1

Element	Veo 3.1 (offentlige spesifikasjoner)
Offisiell modell-ID	veo-3.1-generate-001
Leverandør	Google DeepMind / Google Cloud
Modeltype	Tekst-til-video og bilde-til-video-generering
Inndata-typer	Tekstprompter, bildeinnspill, første-ramme + siste-ramme veiledning
Utdatatype	AI-generert video
Støttede oppløsninger	720p og 1080p, 4K
Støttede sideforhold	16:9 og 9:16
Støttet bildefrekvens	24 FPS
Videovarighet	4s, 6s eller 8s klipp (avhengig av modus)
Promptspråk	Engelsk
Videoer per forespørsel	Opptil 4
API-ratebegrensning	Opptil 50 forespørsler/minutt/prosjekt
Støttet distribusjon	Vertex AI, Gemini-økosystemintegrasjoner, Flow
Ikke-støttede funksjoner (off. dok.)	Dynamisk delt kvote, noen arbeidsflyter med referansebilde, innebygd videoutvidelse i standard API-flyt

Hva er Veo 3.1?

Veo 3.1 er Googles flaggskipfamilie for generative videomodeller, med fokus på videosyntese i filmkvalitet, sterkere etterlevelse av prompt, bedre scenekonsistens og multimodale arbeidsflyter for videoskaping. Den går utover standard tekst-til-video-generering ved å støtte bildeguidet generering og rammekontrollerte fortellerarbeidsflyter. Offisiell støtte inkluderer tekst-til-video, bilde-til-video, omskriving av prompt og arbeidsflyter for generering av første/siste ramme.

Kjernefunksjoner

Veo 3.1 fokuserer på praktiske funksjoner for innholdsproduksjon:

Naturlig lydgenerering (dialog, omgivelseslyd, SFX) integrert i utdata. Veo 3.1 genererer naturlig lyd (dialog + omgivelse + SFX) justert til den visuelle tidslinjen; modellen har som mål å bevare leppesynkronisering og audio–visuell justering for dialog og scener.
Lengre utdata (støtte for opptil ~60 sekunder / 1080p sammenlignet med Veo 3s svært korte klipp, 8s), og flerprompt, multishot-sekvenser for narrativ kontinuitet.
Mode for Scene Extension og First/Last Frame som utvider eller interpolerer opptak mellom nøkkelrammer.
Objektinnsetting og (kommer) objektfjerning samt redigeringsprimitiver i Flow.

Hver av punktene over er utformet for å redusere manuelt VFX-arbeid: lyd og scenekontinuitet er nå primære utdata fremfor noe som legges til i etterkant.

Tekniske detaljer (modellatferd og inndata)

Modellfamilie og varianter: Veo tilhører Googles Veo-3-familie; forhåndsvisningsmodell-ID er typisk veo3.1-pro; veo3.1 (CometAPI-dokumentasjon). Den godtar tekstprompter, bildereferanser (enkeltbilde eller sekvenser) og strukturerte flerprompt-oppsett for multishot-generering.

Oppløsning og varighet: Forhåndsvisningsdokumentasjon beskriver utdata i 720p/1080p med muligheter for lengre varigheter (opptil ~60s i enkelte forhåndsvisningsinnstillinger) og høyere fidelitet enn tidligere Veo-varianter.

Sideforhold: 16:9 (støttet) og 9:16 (støttet, unntatt i noen arbeidsflyter med referansebilde).

Promptspråk: Engelsk (forhåndsvisning).

API-begrensninger: Typiske forhåndsvisningsgrenser inkluderer maks 10 API-forespørsler/min per prosjekt, maks 4 videoer per forespørsel, og videolengder valgbare mellom 4, 6 eller 8 sekunder (arbeidsflyter med referansebilde støtter 8s).

Benchmark-ytelse

Googles interne og offentlig oppsummerte evalueringer rapporterer sterk preferanse for Veo 3.1-utdata i menneskelige sammenligninger på metrikker som tekstsamsvar, visuell kvalitet og audio–visuell sammenheng (tekst→video- og bilde→video-oppgaver).

Veo 3.1 oppnådde state-of-the-art-resultater i interne sammenligninger vurdert av mennesker på flere objektive akser — total preferanse, prompt-tilpasning (tekst→video og bilde→video), visuell kvalitet, audio–video-justering og «visuelt realistisk fysikk» på benchmark-datasett som MovieGenBench og VBench.

Begrensninger og sikkerhetshensyn

Begrensninger:

Artefakter og inkonsistens: Til tross for forbedringer kan visse lyssettinger, finmasket fysikk og komplekse okklusjoner fortsatt gi artefakter; bilde→video-konsistens (spesielt over lange varigheter) er forbedret, men ikke perfekt.
Feilinformasjon / deepfake-risiko: Rikere lyd + objektinnsetting/fjerning øker risikoen for misbruk (realistisk falsk lyd og utvidede klipp). Google nevner tiltak (policy, sikringer) og tidligere Veo-lanseringer refererte til vannmerking/SynthID for å hjelpe med opprinnelse; tekniske sikringer eliminerer likevel ikke misbruksrisiko.
Kostnads- og gjennomstrømningsbegrensninger: Høyoppløselige, lange videoer er beregningsmessig dyre og for tiden sperret bak en betalt forhåndsvisning — forvent høyere latenstid og kostnader sammenlignet med bildemodeller. Fellesskapsposter og Google-forumtråder diskuterer tilgjengelighetsvinduer og fallback-strategier.

Sikkerhetskontroller: Veo 3.1 har integrerte innholdspolicyer, vannmerking/SynthID-signalisering i tidligere Veo-utgivelser og tilgangskontroll i forhåndsvisning; kunder rådes til å følge plattformpolicy og innføre menneskelig gjennomgang for høy-risiko-utdata.

Praktiske bruksområder

Rask prototyping for kreative: storyboards → multishot-klipp og animatics med naturlig dialog for tidlig kreativ gjennomgang.
Markedsføring og kortformatinnhold: 15–60s produktklipp, sosiale klipp og konsept-teasere der tempo er viktigere enn perfekt fotorealisme.
Bilde→video-tilpasning: konvertere illustrasjoner, figurer eller to rammer til jevne overganger eller animerte scener via First/Last Frame og Scene Extension.
Verktøystøtte: integrert i Flow for iterativ redigering (objektinnsetting/fjerning, lysforhåndsinnstillinger) som reduserer manuelle VFX-pass.

Sammenligning med andre ledende modeller

Veo 3.1 vs Veo 3 (forgjenger): Veo 3.1 fokuserer på forbedret etterlevelse av prompt, lydkvalitet og multishot-konsistens — inkrementelle, men virkningsfulle oppdateringer som reduserer artefakter og forbedrer redigerbarhet.

Veo 3.1 vs OpenAI Sora 2: Avveininger rapportert i pressen: Veo 3.1 vektlegger lengre narrativ kontroll, integrert lyd og Flow-redigeringsintegrasjon; Sora 2 (ved presse-sammenligning) fokuserer på andre styrker (hastighet, andre redigeringspipeliner). TechRadar og andre medier omtaler Veo 3.1 som Googles målrettede konkurrent til Sora 2 for narrativ og lengre videostøtte. Uavhengig testing side om side er fortsatt begrenset.

Kapasitet	Veo 3.1	Sora 2	Runway Gen-4 / Gen-4.5
Naturlig vertikal utdata	Ja	Begrenset arbeidsflytstøtte	Ja
Bilde-til-video	Ja	Ja	Ja
Fokus på lydintegrasjon	Sterk	Moderat	Moderat
Rammekondisjonering	Ja	Ja	Delvis
Optimalisert for sosiale videoer	Sterk	Moderat	Sterk
API-økosystemintegrasjon	Google-økosystem	OpenAI-økosystem	Skaperverktøy-økosystem

Hvordan bruker jeg Veo 3.1 API med CometAPI?

Opprett en CometAPI-API-nøkkel
Velg veo-3.1-generate-001 som modell-endepunkt
Send prompt- eller bildeinnspill gjennom video-genererings-API-et
Poll etter resultater og hent ut genererte videoer
Iterer prompter for kamerabevegelse, scenekontinuitet og konsistensforbedringer

Priser for Veo 3.1

Utforsk konkurransedyktige priser for Veo 3.1, designet for å passe ulike budsjetter og bruksbehov. Våre fleksible planer sikrer at du bare betaler for det du bruker, noe som gjør det enkelt å skalere etter hvert som kravene dine vokser. Oppdag hvordan Veo 3.1 kan forbedre prosjektene dine samtidig som kostnadene holdes håndterbare.

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).

Eksempelkode og API for Veo 3.1

Få tilgang til omfattende eksempelkode og API-ressurser for Veo 3.1 for å effektivisere integreringsprosessen din. Vår detaljerte dokumentasjon gir trinn-for-trinn-veiledning som hjelper deg med å utnytte det fulle potensialet til Veo 3.1 i prosjektene dine.

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"

Versjoner av Veo 3.1

Grunnen til at Veo 3.1 har flere øyeblikksbilder kan inkludere potensielle faktorer som variasjoner i utdata etter oppdateringer som krever eldre øyeblikksbilder for konsistens, å gi utviklere en overgangsperiode for tilpasning og migrering, og ulike øyeblikksbilder som tilsvarer globale eller regionale endepunkter for å optimalisere brukeropplevelsen. For detaljerte forskjeller mellom versjoner, vennligst se den offisielle dokumentasjonen.

Modell-ID	Beskrivelse	Tilgjengelighet	Forespørsel
veo3.1-all	Teknologien som brukes er uoffisiell, og genereringen er ustabil osv.	✅	Chat format
veo3.1	Anbefalt, peker til den nyeste modellen	✅	Asynkron generering