Quando devo usar o Veo 3.1 em vez do Sora 2?

Escolha o Veo 3.1 quando sincronização de áudio, fluxos de trabalho orientados por imagem, criação de conteúdo vertical ou integração ao ecossistema das ferramentas do Google forem mais importantes.

Existe uma avaliação gratuita da API do Veo 3.1 no CometAPI?

Novos usuários receberão uma chave gratuita, e o preço da API continuará sendo 20% do preço oficial.

O Veo 3.1 pode criar vídeos verticais para TikTok ou Shorts?

Sim. O Veo 3.1 oferece suporte nativo a proporções 9:16.

O Veo 3.1 é adequado para vídeos comerciais de marketing e anúncios?

Sim. Ele é muito adequado para conteúdo de marca, vídeos de produto e campanhas em redes sociais.

A API do Veo 3.1 pode gerar vídeos tanto a partir de imagens quanto de prompts de texto?

Sim. O Veo 3.1 oferece suporte tanto a fluxos de trabalho de texto para vídeo quanto de imagem para vídeo, permitindo que criadores comecem a partir de prompts, imagens ou fluxos de trabalho com orientação por quadros.

O que devo fazer se a geração do Veo 3.1 falhar ou produzir resultados de baixa qualidade?

Reduza a complexidade do prompt, simplifique as instruções de câmera e itere os prompts.

Google

Disponível

veo3.1

Veo 3.1 API

Veo 3.1 é um modelo emblemático de geração de vídeo por IA, projetado para oferecer resultados cinematográficos de alta qualidade com sincronização nativa de áudio. Ele proporciona movimento realista, alta fidelidade visual e geração audiovisual com alinhamento preciso, voltada para a produção de vídeo profissional.

Preço inicial

$0.32 / segundo

Cobrança por uso

Status da API

Disponível

Endpoint de produção

Resposta

Pronto para assíncrono

Tempo de resposta da API observado

Lançado

May 31, 2026

Google

Playground

Teste Veo 3.1 com uma solicitação real, revise os parâmetros e valide a saída antes de integrar a API.

Visão Geral

Uma visão geral prática de Veo 3.1, incluindo comportamentos importantes e considerações de integração.

Especificações técnicas do Veo 3.1

Item	Veo 3.1 (especificações públicas)
Official model ID	veo-3.1-generate-001
Provider	Google DeepMind / Google Cloud
Model type	Geração de texto para vídeo e imagem para vídeo
Input types	Prompts de texto, entradas de imagem, orientação de primeiro quadro + último quadro
Output type	Vídeo gerado por IA
Supported resolutions	720p e 1080p, 4K
Supported aspect ratios	16:9 e 9:16
Supported framerate	24 FPS
Video duration	Clipes de 4s, 6s ou 8s (dependendo do modo)
Prompt language	Inglês
Videos per request	Até 4
API rate limit	Até 50 solicitações/minuto/projeto
Supported deployment	Vertex AI, integrações com o ecossistema Gemini, Flow
Unsupported features (official docs)	Cota compartilhada dinâmica, alguns fluxos de trabalho com imagem de referência, extensão nativa de vídeo no fluxo padrão da API

O que é o Veo 3.1?

O Veo 3.1 é a família de modelos generativos de vídeo carro-chefe do Google, focada em síntese de vídeo com qualidade cinematográfica, maior aderência ao prompt, melhor consistência de cenas e fluxos de trabalho multimodais de criação de vídeo. Ele vai além da geração padrão de texto para vídeo ao oferecer suporte a geração guiada por imagem e fluxos de trabalho de narrativa com controle por quadros. O suporte oficial inclui fluxos de trabalho de texto para vídeo, imagem para vídeo, reescrita de prompts e geração de primeiro/último quadro.

Recursos principais

O Veo 3.1 foca em recursos práticos de criação de conteúdo:

Geração de áudio nativa (diálogo, som ambiente, SFX) integrada nas saídas. O Veo 3.1 gera áudio nativo (diálogo + ambiência + SFX) alinhado à linha do tempo visual; o modelo busca preservar a sincronia labial e o alinhamento áudio–visual para diálogos e sinais de cena.
Saídas mais longas (suporte a até ~60 segundos / 1080p em comparação com os clipes muito curtos do Veo 3, 8s) e sequências multi-shot com múltiplos prompts para continuidade narrativa.
Modos Scene Extension e First/Last Frame que estendem ou interpolam imagens entre quadros-chave.
Inserção de objetos e (em breve) remoção de objetos e primitivas de edição dentro do Flow.

Cada item acima foi projetado para reduzir o trabalho manual de VFX: áudio e continuidade de cena agora são saídas de primeira classe, não um complemento posterior.

Detalhes técnicos (comportamento do modelo e entradas)

Família do modelo e variantes: Veo pertence à família Veo-3 do Google; o ID do modelo de prévia é normalmente veo3.1-pro; veo3.1 (documentação da CometAPI). Ele aceita prompts de texto, referências de imagem (quadro único ou sequências) e layouts estruturados com múltiplos prompts para geração multi-shot.

Resolução e duração: A documentação de prévia descreve saídas em 720p/1080p com opções para durações mais longas (até ~60s em determinadas configurações de prévia) e fidelidade superior às variantes anteriores do Veo.

Proporções: 16:9 (suportada) e 9:16 (suportada, exceto em alguns fluxos com imagem de referência).

Idioma do prompt: Inglês (prévia).

Limites da API: os limites típicos da prévia incluem máx. 10 solicitações de API/min por projeto, máx. 4 vídeos por solicitação e durações de vídeo selecionáveis entre 4, 6 ou 8 segundos (fluxos com imagem de referência suportam 8s).

Desempenho em benchmarks

Avaliações internas do Google e resumos públicos relatam forte preferência pelas saídas do Veo 3.1 em comparações com avaliadores humanos em métricas como alinhamento ao texto, qualidade visual e coerência áudio–visual (tarefas de texto→vídeo e imagem→vídeo).

O Veo 3.1 alcançou resultados state-of-the-art em comparações internas com avaliadores humanos em vários eixos objetivos — preferência geral, alinhamento ao prompt (texto→vídeo e imagem→vídeo), qualidade visual, alinhamento áudio-vídeo e “física visualmente realista” em conjuntos de benchmark como MovieGenBench e VBench.

Limitações e considerações de segurança

Limitações:

Artefatos e inconsistência: apesar das melhorias, certas iluminações, física de grão fino e oclusões complexas ainda podem gerar artefatos; a consistência de imagem→vídeo (especialmente em durações longas) foi aprimorada, mas não é perfeita.
Risco de desinformação/deepfake: áudio mais rico + inserção/remoção de objetos aumentam o risco de uso indevido (áudio falso realista e clipes estendidos). O Google observa mitigações (políticas, salvaguardas) e lançamentos anteriores do Veo mencionaram marca d’água/SynthID para ajudar na proveniência; no entanto, salvaguardas técnicas não eliminam o risco de uso indevido.
Restrições de custo e throughput: vídeos longos e em alta resolução são computacionalmente caros e atualmente estão limitados a uma prévia paga — espere maior latência e custo em comparação com modelos de imagem. Publicações da comunidade e tópicos nos fóruns do Google discutem janelas de disponibilidade e estratégias de contingência.

Controles de segurança: o Veo 3.1 possui políticas de conteúdo integradas, marcação/sinalização com SynthID em lançamentos anteriores do Veo e controles de acesso na prévia; recomenda-se que os clientes sigam a política da plataforma e implementem revisão humana para saídas de alto risco.

Casos de uso práticos

Prototipagem rápida para criativos: storyboards → clipes multi-shot e animatics com diálogo nativo para revisão criativa inicial.
Marketing e conteúdo de formato curto: peças de produto de 15–60s, clipes para redes sociais e teasers de conceito em que a velocidade importa mais do que o fotorrealismo perfeito.
Adaptação de imagem→vídeo: transformar ilustrações, personagens ou dois quadros em transições suaves ou cenas animadas via First/Last Frame e Scene Extension.
Ampliação de ferramentas: integrado ao Flow para edição iterativa (inserção/remoção de objetos, predefinições de iluminação) que reduz passadas manuais de VFX.

Comparação com outros modelos líderes

Veo 3.1 vs Veo 3 (predecessor): O Veo 3.1 foca em melhor aderência ao prompt, qualidade de áudio e consistência em multi-shot — atualizações incrementais, porém impactantes, voltadas a reduzir artefatos e melhorar a editabilidade.

Veo 3.1 vs OpenAI Sora 2: trade-offs relatados na imprensa: o Veo 3.1 enfatiza controle narrativo para formatos mais longos, áudio integrado e integração de edição no Flow; o Sora 2 (quando comparado na imprensa) foca em pontos fortes diferentes (velocidade, pipelines de edição distintos). A TechRadar e outros veículos descrevem o Veo 3.1 como o concorrente direcionado do Google ao Sora 2 para narrativa e suporte a vídeos mais longos. Testes independentes lado a lado ainda são limitados.

Capacidade	Veo 3.1	Sora 2	Runway Gen-4 / Gen-4.5
Saída vertical nativa	Sim	Suporte de fluxo de trabalho limitado	Sim
Imagem para vídeo	Sim	Sim	Sim
Foco em integração de áudio	Forte	Moderado	Moderado
Condicionamento por quadro	Sim	Sim	Parcial
Otimização para vídeos sociais	Forte	Moderado	Forte
Integração ao ecossistema de API	Ecossistema Google	Ecossistema OpenAI	Ecossistema de ferramentas para criadores

Como usar a API do Veo 3.1 com a CometAPI?

Crie uma chave de API da CometAPI
Selecione veo-3.1-generate-001 como o endpoint do modelo
Envie o prompt ou entradas de imagem pela API de geração de vídeo
Faça polling dos resultados e recupere os vídeos gerados
Itere os prompts para movimento de câmera, continuidade de cena e melhorias de consistência

FAQ

Preços

Use a estimativa rápida acima para uma única execução e depois veja a comparação completa entre CometAPI e preço oficial.

Teste de 5 segundos

$1.60

Custo estimado de uso da CometAPI

Teste de 10 segundos

$3.20

Custo estimado de uso da CometAPI

Teste de 15 segundos

$4.80

Custo estimado de uso da CometAPI

Preços para Veo 3.1

Explore preços competitivos para Veo 3.1, projetado para atender diversos orçamentos e necessidades de uso. Nossos planos flexíveis garantem que você pague apenas pelo que usar, facilitando o dimensionamento conforme suas necessidades crescem. Descubra como Veo 3.1 pode aprimorar seus projetos mantendo os custos gerenciáveis.

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

Copie um endpoint funcional e um exemplo de código, e abra a referência completa da API quando precisar de todos os parâmetros.

Uma API, acesso a modelos pronto para produção

Autentique-se uma vez, chame o endpoint do modelo e mantenha o mesmo fluxo de cobrança e observabilidade entre provedores.

POST/v1/videos

Código de exemplo e API para Veo 3.1

Acesse código de exemplo abrangente e recursos de API para Veo 3.1 para otimizar seu processo de integração. Nossa documentação detalhada fornece orientação passo a passo, ajudando você a aproveitar todo o potencial do Veo 3.1 em seus projetos.

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}`);

Capacidades

Veja os principais dados do modelo antes de escolher uma arquitetura ou estimar a carga em produção.

Capacidades suportadas

Recursos retornados pela API do modelo existente.

text-to-video

image-to-video

Entrada e saída

Entradas

text

Saídas

video

Perfil de produção

Provedor: Google
Contexto: Depende do modelo
Uso comercial: Suportado

Casos de uso

Use Veo 3.1 em fluxos de produção compatíveis com suas capacidades de video, e compare alternativas antes de um compromisso de integração de longo prazo.

Conceitos de texto para vídeo e conteúdo social

Demos de produto e storyboards cinematográficos

Movimento de imagem para vídeo e iteração criativa

Outros modelos

Compare outros modelos disponíveis na CometAPI considerando qualidade, latência, capacidades e preço.

Abrir comparação de modelos →

Aliyun

Wan3.0

Da verificação rápida à saída cinematográfica, a cobrança baseia-se na duração do vídeo gerado, na seleção da resolução adequada e em transformar cada geração em uma regra de atividade de investimento criativo planejada.

Ver modelo

MiniMax

MiniMax H3

minimax-h3 é um novo modelo de geração de vídeo projetado para produção criativa de alta qualidade. Ele oferece compreensão aprimorada de prompts, maior consistência visual, movimentos mais suaves e controle mais flexível de imagens de referência para fluxos de trabalho de geração de vídeos cinematográficos.

Ver modelo

Bytedance

Seedance 2.5

seedance-2-5 é um modelo de geração conjunta de áudio e vídeo de próxima geração, concebido para narrativas de 30 segundos, com controle preciso de referências e poderosos recursos de edição.

Ver modelo

Flux

Flux 3

FLUX 3 - Modelos do mundo real: rumo a modelos de fluxo multimodais como a espinha dorsal da inteligência visual.

Ver modelo

Bytedance

Seedance 2-0

Seedance 2.0 é o modelo de base multimodal de vídeo de próxima geração da ByteDance, focado na geração de vídeos narrativos cinematográficos com múltiplas tomadas. Diferentemente de demos de texto-para-vídeo de tomada única, o Seedance 2.0 enfatiza o controle baseado em referências (imagens, clipes curtos, áudio), a consistência de personagens e de estilo entre tomadas e a sincronização nativa de áudio e vídeo — visando tornar o vídeo com IA útil para fluxos de trabalho criativos profissionais e de pré-visualização.

Ver modelo

Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1 é um modelo multimodal de geração de vídeo projetado para criação de conteúdo profissional, publicidade, curtas-metragens, produção para redes sociais e narrativa. Ele amplia as capacidades do HappyHorse 1.0 — que ganhou atenção significativa após se classificar entre os primeiros em avaliações independentes de geração de vídeo — com maior coerência entre cenas e fidelidade visual aprimorada.

Ver modelo

Uptime

Veja dados de heartbeat em tempo real, disponibilidade do endpoint e tempos de resposta observados antes de ir para produção.

Versões

Veja os identificadores de modelo disponíveis antes de fixar uma integração de produção.

ID do modelo	descrição	Disponibilidade	Solicitação
veo3.1-all	A tecnologia utilizada é não oficial e a geração é instável etc	✅	Chat formato
veo3.1	Recomendado, aponta para o modelo mais recente	✅	Geração assíncrona

Continue explorando

Compare modelos e continue sua pesquisa

Google

Disponível

veo3.1

Veo 3.1 API

Preço inicial

$0.32 / segundo

Cobrança por uso

Status da API

Disponível

Endpoint de produção

Resposta

Pronto para assíncrono

Tempo de resposta da API observado

Lançado

May 31, 2026

Google

Playground

Teste Veo 3.1 com uma solicitação real, revise os parâmetros e valide a saída antes de integrar a API.

Visão Geral

Uma visão geral prática de Veo 3.1, incluindo comportamentos importantes e considerações de integração.

Especificações técnicas do Veo 3.1

Item	Veo 3.1 (especificações públicas)
Official model ID	veo-3.1-generate-001
Provider	Google DeepMind / Google Cloud
Model type	Geração de texto para vídeo e imagem para vídeo
Input types	Prompts de texto, entradas de imagem, orientação de primeiro quadro + último quadro
Output type	Vídeo gerado por IA
Supported resolutions	720p e 1080p, 4K
Supported aspect ratios	16:9 e 9:16
Supported framerate	24 FPS
Video duration	Clipes de 4s, 6s ou 8s (dependendo do modo)
Prompt language	Inglês
Videos per request	Até 4
API rate limit	Até 50 solicitações/minuto/projeto
Supported deployment	Vertex AI, integrações com o ecossistema Gemini, Flow
Unsupported features (official docs)	Cota compartilhada dinâmica, alguns fluxos de trabalho com imagem de referência, extensão nativa de vídeo no fluxo padrão da API

O que é o Veo 3.1?

Recursos principais

O Veo 3.1 foca em recursos práticos de criação de conteúdo:

Geração de áudio nativa (diálogo, som ambiente, SFX) integrada nas saídas. O Veo 3.1 gera áudio nativo (diálogo + ambiência + SFX) alinhado à linha do tempo visual; o modelo busca preservar a sincronia labial e o alinhamento áudio–visual para diálogos e sinais de cena.
Saídas mais longas (suporte a até ~60 segundos / 1080p em comparação com os clipes muito curtos do Veo 3, 8s) e sequências multi-shot com múltiplos prompts para continuidade narrativa.
Modos Scene Extension e First/Last Frame que estendem ou interpolam imagens entre quadros-chave.
Inserção de objetos e (em breve) remoção de objetos e primitivas de edição dentro do Flow.

Cada item acima foi projetado para reduzir o trabalho manual de VFX: áudio e continuidade de cena agora são saídas de primeira classe, não um complemento posterior.

Detalhes técnicos (comportamento do modelo e entradas)

Proporções: 16:9 (suportada) e 9:16 (suportada, exceto em alguns fluxos com imagem de referência).

Idioma do prompt: Inglês (prévia).

Desempenho em benchmarks

Limitações e considerações de segurança

Limitações:

Artefatos e inconsistência: apesar das melhorias, certas iluminações, física de grão fino e oclusões complexas ainda podem gerar artefatos; a consistência de imagem→vídeo (especialmente em durações longas) foi aprimorada, mas não é perfeita.
Risco de desinformação/deepfake: áudio mais rico + inserção/remoção de objetos aumentam o risco de uso indevido (áudio falso realista e clipes estendidos). O Google observa mitigações (políticas, salvaguardas) e lançamentos anteriores do Veo mencionaram marca d’água/SynthID para ajudar na proveniência; no entanto, salvaguardas técnicas não eliminam o risco de uso indevido.
Restrições de custo e throughput: vídeos longos e em alta resolução são computacionalmente caros e atualmente estão limitados a uma prévia paga — espere maior latência e custo em comparação com modelos de imagem. Publicações da comunidade e tópicos nos fóruns do Google discutem janelas de disponibilidade e estratégias de contingência.

Casos de uso práticos

Prototipagem rápida para criativos: storyboards → clipes multi-shot e animatics com diálogo nativo para revisão criativa inicial.
Marketing e conteúdo de formato curto: peças de produto de 15–60s, clipes para redes sociais e teasers de conceito em que a velocidade importa mais do que o fotorrealismo perfeito.
Adaptação de imagem→vídeo: transformar ilustrações, personagens ou dois quadros em transições suaves ou cenas animadas via First/Last Frame e Scene Extension.
Ampliação de ferramentas: integrado ao Flow para edição iterativa (inserção/remoção de objetos, predefinições de iluminação) que reduz passadas manuais de VFX.

Comparação com outros modelos líderes

Capacidade	Veo 3.1	Sora 2	Runway Gen-4 / Gen-4.5
Saída vertical nativa	Sim	Suporte de fluxo de trabalho limitado	Sim
Imagem para vídeo	Sim	Sim	Sim
Foco em integração de áudio	Forte	Moderado	Moderado
Condicionamento por quadro	Sim	Sim	Parcial
Otimização para vídeos sociais	Forte	Moderado	Forte
Integração ao ecossistema de API	Ecossistema Google	Ecossistema OpenAI	Ecossistema de ferramentas para criadores

Como usar a API do Veo 3.1 com a CometAPI?

Crie uma chave de API da CometAPI
Selecione veo-3.1-generate-001 como o endpoint do modelo
Envie o prompt ou entradas de imagem pela API de geração de vídeo
Faça polling dos resultados e recupere os vídeos gerados
Itere os prompts para movimento de câmera, continuidade de cena e melhorias de consistência

FAQ

Preços

Use a estimativa rápida acima para uma única execução e depois veja a comparação completa entre CometAPI e preço oficial.

Teste de 5 segundos

$1.60

Custo estimado de uso da CometAPI

Teste de 10 segundos

$3.20

Custo estimado de uso da CometAPI

Teste de 15 segundos

$4.80

Custo estimado de uso da CometAPI

Preços para 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

Copie um endpoint funcional e um exemplo de código, e abra a referência completa da API quando precisar de todos os parâmetros.

Uma API, acesso a modelos pronto para produção

Autentique-se uma vez, chame o endpoint do modelo e mantenha o mesmo fluxo de cobrança e observabilidade entre provedores.

POST/v1/videos

Código de exemplo e API para 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}`);

Capacidades

Veja os principais dados do modelo antes de escolher uma arquitetura ou estimar a carga em produção.

Capacidades suportadas

Recursos retornados pela API do modelo existente.

text-to-video

image-to-video

Entrada e saída

Entradas

text

Saídas

video

Perfil de produção

Provedor: Google
Contexto: Depende do modelo
Uso comercial: Suportado

Casos de uso

Use Veo 3.1 em fluxos de produção compatíveis com suas capacidades de video, e compare alternativas antes de um compromisso de integração de longo prazo.

Conceitos de texto para vídeo e conteúdo social

Demos de produto e storyboards cinematográficos

Movimento de imagem para vídeo e iteração criativa

Outros modelos

Compare outros modelos disponíveis na CometAPI considerando qualidade, latência, capacidades e preço.

Abrir comparação de modelos →

FLUX 3 - Modelos do mundo real: rumo a modelos de fluxo multimodais como a espinha dorsal da inteligência visual.

Uptime

Veja dados de heartbeat em tempo real, disponibilidade do endpoint e tempos de resposta observados antes de ir para produção.

Versões

Veja os identificadores de modelo disponíveis antes de fixar uma integração de produção.

ID do modelo	descrição	Disponibilidade	Solicitação
veo3.1-all	A tecnologia utilizada é não oficial e a geração é instável etc	✅	Chat formato
veo3.1	Recomendado, aponta para o modelo mais recente	✅	Geração assíncrona

Continue explorando