Когда следует использовать Veo 3.1 вместо Sora 2?

Выбирайте Veo 3.1, когда наибольшее значение имеют синхронизация аудио, управляемые изображениями рабочие процессы, создание вертикального контента или интеграция в экосистеме инструментов Google.

Есть ли бесплатный пробный доступ к API Veo 3.1 в CometAPI?

Новые пользователи получат бесплатный ключ, а цена API по-прежнему составит 20% от официальной цены.

Может ли Veo 3.1 создавать вертикальные видео для TikTok или Shorts?

Да. Veo 3.1 поддерживает родное соотношение сторон 9:16.

Подходит ли Veo 3.1 для коммерческих маркетинговых видео и рекламы?

Да. Он хорошо подходит для брендированного контента, продуктовых видео и кампаний в социальных сетях.

Может ли API Veo 3.1 генерировать видео по изображениям, а также по текстовым подсказкам?

Да. Veo 3.1 поддерживает как рабочие процессы из текста в видео, так и из изображений в видео, позволяя создателям начинать с подсказок, изображений или рабочих процессов с покадровым управлением.

Что делать, если генерация в Veo 3.1 завершается сбоем или дает слабые результаты?

Снизьте сложность подсказок, упростите инструкции для камеры и итеративно улучшайте подсказки.

Google

Доступно

veo3.1

Veo 3.1 API

Veo 3.1 — флагманская модель генерации видео на базе ИИ, предназначенная для высококачественного кинематографического результата со встроенной синхронизацией звука. Она обеспечивает реалистичное движение, высокую визуальную достоверность и точно согласованную аудио-визуальную генерацию для профессионального видеопроизводства.

Стартовая цена

$0.32 / секунда

Оплата по факту использования

Состояние API

Доступно

Продакшен-эндпоинт

Время отклика

Готово к асинхронности

Измеренное время отклика API

Дата выпуска

May 31, 2026

Google

Playground

Опробуйте Veo 3.1 на реальном запросе, проверьте параметры и убедитесь в корректности вывода перед интеграцией API.

Обзор

Практический обзор Veo 3.1, включая важные особенности поведения и нюансы интеграции.

Технические характеристики Veo 3.1

Пункт	Veo 3.1 (публичные спецификации)
Официальный идентификатор модели	veo-3.1-generate-001
Поставщик	Google DeepMind / Google Cloud
Тип модели	Генерация текст→видео и изображение→видео
Типы входных данных	Текстовые подсказки, входные изображения, управление по первому + последнему кадрам
Тип выходных данных	Видео, сгенерированное ИИ
Поддерживаемые разрешения	720p и 1080p, 4K
Поддерживаемые соотношения сторон	16:9 и 9:16
Поддерживаемая частота кадров	24 FPS
Длительность видео	Клипы 4s, 6s или 8s (в зависимости от режима)
Язык промптов	Английский
Видео на один запрос	До 4
Лимит скорости API	До 50 запросов/мин/проект
Поддерживаемые варианты развертывания	Vertex AI, интеграции с экосистемой Gemini, Flow
Неподдерживаемые функции (официальная документация)	Динамическая общая квота, некоторые сценарии с референс-изображениями, нативное расширение видео в стандартном API-потоке

Что такое Veo 3.1?

Veo 3.1 — флагманское семейство генеративных видеомоделей Google, ориентированное на кинематографическое качество синтеза видео, более строгое следование промпту, лучшую консистентность сцен и мультимодальные рабочие процессы создания видео. Модель выходит за рамки стандартной генерации текст→видео, поддерживая генерацию по изображению и управляемые кадрами сценарии повествования. Официально поддерживаются сценарии текст→видео, изображение→видео, переформулирование промптов и генерация первого/последнего кадра.

Ключевые возможности

Veo 3.1 сосредоточен на практических возможностях для создания контента:

Нативная генерация аудио (диалоги, фоновый звук, SFX), встроенная в выходные материалы. Veo 3.1 генерирует нативное аудио (диалоги + атмосферные звуки + SFX), согласованное с визуальной временной шкалой; модель стремится сохранять липсинк и аудио‑визуальное выравнивание для диалогов и сценических сигналов.
Более длинные выходные ролики (поддержка до ~60 секунд / 1080p по сравнению с очень короткими клипами Veo 3 — 8s) и многопромптовые многосценные последовательности для сохранения повествовательной целостности.
Режимы Scene Extension и First/Last Frame, расширяющие или интерполирующие материал между ключевыми кадрами.
Вставка объектов и (скоро) удаление объектов, а также базовые операции редактирования внутри Flow.

Каждый пункт выше призван сократить ручную работу по VFX: аудио и непрерывность сцен теперь являются первоклассными результатами, а не второстепенной задачей.

Технические детали (поведение модели и входные данные)

Модельное семейство и варианты: Veo относится к семейству Veo‑3; предварительный идентификатор модели обычно veo3.1-pro; veo3.1 (документация CometAPI). Принимает текстовые промпты, ссылки на изображения (один кадр или последовательности) и структурированные многопромптовые раскладки для многосценной генерации.

Разрешение и длительность: предварительная документация описывает выходные материалы в 720p/1080p с вариантами более длинной длительности (до ~60s в отдельных настройках превью) и с более высокой детализацией, чем у ранних вариантов Veo.

Соотношения сторон: 16:9 (поддерживается) и 9:16 (поддерживается, за исключением некоторых сценариев с референс‑изображениями).

Язык промптов: Английский (превью).

Ограничения API: типичные ограничения превью включают максимум 10 запросов API/мин на проект, максимум 4 видео на запрос и выбор длины видео 4, 6 или 8 секунд (для сценариев с референс‑изображениями поддерживается 8s).

Результаты бенчмарков

Внутренние и публично суммированные оценки Google сообщают о выраженном предпочтении результатов Veo 3.1 по итогам сравнений с участием оценщиков‑людей по таким метрикам, как соответствие тексту, визуальное качество и аудио‑визуальная согласованность (задачи текст→видео и изображение→видео).

Veo 3.1 достигла передовых результатов во внутренних сравнениях с участием людей по нескольким объективным осям — общее предпочтение, соответствие промпту (текст→видео и изображение→видео), визуальное качество, согласование аудио и видео, а также «визуально реалистичная физика» на наборах MovieGenBench и VBench.

Ограничения и вопросы безопасности

Ограничения:

Артефакты и неконсистентность: несмотря на улучшения, определённые условия освещения, тонкая физика и сложные окклюзии всё ещё могут приводить к артефактам; согласованность изображение→видео (особенно на длинных отрезках) улучшена, но не идеальна.
Риск дезинформации/дипфейков: более богатое аудио и вставка/удаление объектов увеличивают риск злоупотреблений (реалистичные фейковые аудио и более длинные клипы). Google отмечает меры смягчения (политики, защитные механизмы), а более ранние релизы Veo ссылались на watermarking/SynthID для помощи в установлении происхождения; однако технические меры не устраняют риск злоупотреблений полностью.
Ограничения по стоимости и пропускной способности: высокое разрешение и длинные видео вычислительно дорогие и сейчас доступны в платном превью — ожидать более высокую задержку и стоимость по сравнению с моделями для изображений. Сообщения сообщества и ветки на форумах Google обсуждают окна доступности и резервные стратегии.

Меры безопасности: Veo3.1 имеет встроенные политики контента, сигналы watermarking/SynthID в более ранних релизах Veo и контроль доступа в превью; клиентам рекомендуется соблюдать политику платформы и внедрять ручную проверку для высокорисковых результатов.

Практические варианты использования

Быстрый прототипинг для креаторов: сториборды → многосценные клипы и аниматики с нативными диалогами для раннего креативного просмотра.
Маркетинг и короткие форматы: 15–60‑секундные продуктовые ролики, социальные клипы и концепт‑тизеры, где скорость важнее идеальной фотореалистичности.
Адаптация изображение→видео: превращение иллюстраций, персонажей или двух кадров в плавные переходы или анимированные сцены через First/Last Frame и Scene Extension.
Расширение инструментов: интеграция в Flow для итеративного редактирования (вставка/удаление объектов, предустановки освещения), сокращающего число ручных VFX‑проходов.

Сравнение с другими ведущими моделями

Veo 3.1 vs Veo 3 (предшественник): Veo 3.1 фокусируется на улучшенном следовании промпту, качестве аудио и консистентности многосценных последовательностей — это инкрементальные, но значимые улучшения, направленные на сокращение артефактов и повышение удобства редактирования.

Veo 3.1 vs OpenAI Sora 2: согласно публикациям в прессе, Veo 3.1 делает упор на более длительный нарративный контроль, интегрированное аудио и интеграцию с Flow; Sora 2 (в сравнении в прессе) фокусируется на других сильных сторонах (скорость, иные пайплайны редактирования). Независимые сравнения бок‑о‑бок пока ограничены.

Возможность	Veo 3.1	Sora 2	Runway Gen-4 / Gen-4.5
Нативный вертикальный формат	Да	Ограниченная поддержка рабочих процессов	Да
Изображение→видео	Да	Да	Да
Фокус на интеграции аудио	Сильный	Умеренный	Умеренный
Условное управление по кадрам	Да	Да	Частично
Оптимизация под соц‑видео	Сильная	Умеренная	Сильная
Интеграция с экосистемой API	Экосистема Google	Экосистема OpenAI	Экосистема инструментов для создателей

Как использовать API Veo 3.1 с CometAPI?

Создайте ключ API CometAPI
Выберите veo-3.1-generate-001 в качестве конечной точки модели
Отправьте промпт или изображения через API генерации видео
Опросите статус и получите сгенерированные видео
Итерируйте промпты для движения камеры, непрерывности сцен и повышения согласованности

ЧАВО

Цены

Используйте быструю оценку выше для одного запуска, а затем изучите полное сравнение цен CometAPI и официальных цен.

Тест на 5 сек

$1.60

Оценочная стоимость использования CometAPI

Тест на 10 сек

$3.20

Оценочная стоимость использования CometAPI

Тест на 15 сек

$4.80

Оценочная стоимость использования CometAPI

Цены для Veo 3.1

Изучите конкурентоспособные цены на Veo 3.1, разработанные для различных бюджетов и потребностей использования. Наши гибкие планы гарантируют, что вы платите только за то, что используете, что упрощает масштабирование по мере роста ваших требований. Узнайте, как Veo 3.1 может улучшить ваши проекты, сохраняя при этом управляемые расходы.

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

Скопируйте рабочий эндпоинт и пример кода, а при необходимости всех параметров откройте полный справочник по API.

Единый API, промышленный доступ к моделям

Пройдите аутентификацию один раз, вызывайте эндпоинт модели и сохраняйте единый процесс биллинга и мониторинга у разных провайдеров.

POST/v1/videos

Пример кода и API для Veo 3.1

Получите доступ к исчерпывающим примерам кода и ресурсам API для Veo 3.1, чтобы упростить процесс интеграции. Наша подробная документация предоставляет пошаговые инструкции, помогая вам использовать весь потенциал Veo 3.1 в ваших проектах.

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}`);

Возможности

Изучите ключевые характеристики модели перед выбором архитектуры или оценкой продакшен-нагрузки.

Поддерживаемые возможности

Функции, возвращаемые существующим API модели.

text-to-video

image-to-video

Ввод и вывод

Входы

text

Выходы

video

Продакшен-профиль

Провайдер: Google
Контекст: Зависит от модели
Коммерческое использование: Поддерживается

Сценарии использования

Используйте Veo 3.1 в продакшен-сценариях, соответствующих её возможностям video, и сравните альтернативы перед долгосрочной интеграцией.

Концепции текст-в-видео и контент для соцсетей

Демо продуктов и кинематографичные раскадровки

Движение изображение-в-видео и творческие итерации

Другие модели

Сравните другие модели, доступные через CometAPI, по качеству, задержке, возможностям и цене.

Открыть сравнение моделей →

Aliyun

Wan3.0

От быстрой проверки до кинематографического результата тарификация основана на длительности сгенерированного видео, выборе подходящего разрешения и превращении каждой генерации в правило планируемой творческой инвестиционной деятельности

Смотреть модель

MiniMax

MiniMax H3

minimax-h3 — новая модель генерации видео, предназначенная для высококачественного креативного производства. Она обеспечивает лучшее понимание запросов, более высокую визуальную согласованность, более плавное движение и более гибкое управление референсными изображениями для рабочих процессов генерации кинематографичного видео.

Смотреть модель

Bytedance

Seedance 2.5

seedance-2-5 — модель совместной генерации аудио и видео нового поколения, созданная для 30‑секундных историй, с точным контролем соответствия референсам и мощными возможностями редактирования.

Смотреть модель

Flux

Flux 3

FLUX 3 - Модели реального мира: к мультимодальным потоковым моделям как к основе визуального интеллекта.

Смотреть модель

Bytedance

Seedance 2-0

Seedance 2.0 — это базовая мультимодальная модель для видео нового поколения компании ByteDance, ориентированная на кинематографическую генерацию многокадровых повествовательных видео. В отличие от однокадровых демонстраций text-to-video, Seedance 2.0 делает упор на управление на основе референсов (изображения, короткие клипы, аудио), последовательную согласованность персонажа и стиля между кадрами и нативную синхронизацию аудио/видео — с целью сделать видео на основе ИИ полезным для профессиональных творческих и превизуализационных рабочих процессов.

Смотреть модель

Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1 — мультимодальная модель видеогенерации, предназначенная для профессионального создания контента, рекламы, короткометражных фильмов, производства материалов для социальных сетей и сторителлинга. Она расширяет возможности HappyHorse 1.0 — которая привлекла значительное внимание после того, как показала высокие результаты в независимых оценках видеогенерации, — обеспечивая более высокую согласованность сцен и улучшенную визуальную достоверность.

Смотреть модель

Uptime

Перед переходом в продакшен изучите данные о состоянии в реальном времени, доступность эндпоинта и измеренное время отклика.

Версии

Изучите доступные идентификаторы моделей перед фиксацией продакшен-интеграции.

ID модели	описание	Доступность	Запрос
veo3.1-all	Используемая технология неофициальная, генерация нестабильна и т. д.	✅	Чат формат
veo3.1	Рекомендуется, указывает на последнюю модель	✅	Асинхронная генерация

Продолжайте изучение

Сравнивайте модели и продолжайте исследование

Google

Доступно

veo3.1

Veo 3.1 API

Стартовая цена

$0.32 / секунда

Оплата по факту использования

Состояние API

Доступно

Продакшен-эндпоинт

Время отклика

Готово к асинхронности

Измеренное время отклика API

Дата выпуска

May 31, 2026

Google

Playground

Обзор

Практический обзор Veo 3.1, включая важные особенности поведения и нюансы интеграции.

Технические характеристики Veo 3.1

Пункт	Veo 3.1 (публичные спецификации)
Официальный идентификатор модели	veo-3.1-generate-001
Поставщик	Google DeepMind / Google Cloud
Тип модели	Генерация текст→видео и изображение→видео
Типы входных данных	Текстовые подсказки, входные изображения, управление по первому + последнему кадрам
Тип выходных данных	Видео, сгенерированное ИИ
Поддерживаемые разрешения	720p и 1080p, 4K
Поддерживаемые соотношения сторон	16:9 и 9:16
Поддерживаемая частота кадров	24 FPS
Длительность видео	Клипы 4s, 6s или 8s (в зависимости от режима)
Язык промптов	Английский
Видео на один запрос	До 4
Лимит скорости API	До 50 запросов/мин/проект
Поддерживаемые варианты развертывания	Vertex AI, интеграции с экосистемой Gemini, Flow
Неподдерживаемые функции (официальная документация)	Динамическая общая квота, некоторые сценарии с референс-изображениями, нативное расширение видео в стандартном API-потоке

Что такое Veo 3.1?

Ключевые возможности

Veo 3.1 сосредоточен на практических возможностях для создания контента:

Нативная генерация аудио (диалоги, фоновый звук, SFX), встроенная в выходные материалы. Veo 3.1 генерирует нативное аудио (диалоги + атмосферные звуки + SFX), согласованное с визуальной временной шкалой; модель стремится сохранять липсинк и аудио‑визуальное выравнивание для диалогов и сценических сигналов.
Более длинные выходные ролики (поддержка до ~60 секунд / 1080p по сравнению с очень короткими клипами Veo 3 — 8s) и многопромптовые многосценные последовательности для сохранения повествовательной целостности.
Режимы Scene Extension и First/Last Frame, расширяющие или интерполирующие материал между ключевыми кадрами.
Вставка объектов и (скоро) удаление объектов, а также базовые операции редактирования внутри Flow.

Технические детали (поведение модели и входные данные)

Язык промптов: Английский (превью).

Результаты бенчмарков

Ограничения и вопросы безопасности

Ограничения:

Артефакты и неконсистентность: несмотря на улучшения, определённые условия освещения, тонкая физика и сложные окклюзии всё ещё могут приводить к артефактам; согласованность изображение→видео (особенно на длинных отрезках) улучшена, но не идеальна.
Риск дезинформации/дипфейков: более богатое аудио и вставка/удаление объектов увеличивают риск злоупотреблений (реалистичные фейковые аудио и более длинные клипы). Google отмечает меры смягчения (политики, защитные механизмы), а более ранние релизы Veo ссылались на watermarking/SynthID для помощи в установлении происхождения; однако технические меры не устраняют риск злоупотреблений полностью.
Ограничения по стоимости и пропускной способности: высокое разрешение и длинные видео вычислительно дорогие и сейчас доступны в платном превью — ожидать более высокую задержку и стоимость по сравнению с моделями для изображений. Сообщения сообщества и ветки на форумах Google обсуждают окна доступности и резервные стратегии.

Практические варианты использования

Быстрый прототипинг для креаторов: сториборды → многосценные клипы и аниматики с нативными диалогами для раннего креативного просмотра.
Маркетинг и короткие форматы: 15–60‑секундные продуктовые ролики, социальные клипы и концепт‑тизеры, где скорость важнее идеальной фотореалистичности.
Адаптация изображение→видео: превращение иллюстраций, персонажей или двух кадров в плавные переходы или анимированные сцены через First/Last Frame и Scene Extension.
Расширение инструментов: интеграция в Flow для итеративного редактирования (вставка/удаление объектов, предустановки освещения), сокращающего число ручных VFX‑проходов.

Сравнение с другими ведущими моделями

Возможность	Veo 3.1	Sora 2	Runway Gen-4 / Gen-4.5
Нативный вертикальный формат	Да	Ограниченная поддержка рабочих процессов	Да
Изображение→видео	Да	Да	Да
Фокус на интеграции аудио	Сильный	Умеренный	Умеренный
Условное управление по кадрам	Да	Да	Частично
Оптимизация под соц‑видео	Сильная	Умеренная	Сильная
Интеграция с экосистемой API	Экосистема Google	Экосистема OpenAI	Экосистема инструментов для создателей

Как использовать API Veo 3.1 с CometAPI?

Создайте ключ API CometAPI
Выберите veo-3.1-generate-001 в качестве конечной точки модели
Отправьте промпт или изображения через API генерации видео
Опросите статус и получите сгенерированные видео
Итерируйте промпты для движения камеры, непрерывности сцен и повышения согласованности

ЧАВО

Цены

Тест на 5 сек

$1.60

Оценочная стоимость использования CometAPI

Тест на 10 сек

$3.20

Оценочная стоимость использования CometAPI

Тест на 15 сек

$4.80

Оценочная стоимость использования CometAPI

Цены для 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

Единый API, промышленный доступ к моделям

POST/v1/videos

Пример кода и API для 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}`);

Возможности

Изучите ключевые характеристики модели перед выбором архитектуры или оценкой продакшен-нагрузки.

Поддерживаемые возможности

Функции, возвращаемые существующим API модели.

text-to-video

image-to-video

Ввод и вывод

Входы

text

Выходы

video

Продакшен-профиль

Провайдер: Google
Контекст: Зависит от модели
Коммерческое использование: Поддерживается

Сценарии использования

Концепции текст-в-видео и контент для соцсетей

Демо продуктов и кинематографичные раскадровки

Движение изображение-в-видео и творческие итерации

Другие модели

Сравните другие модели, доступные через CometAPI, по качеству, задержке, возможностям и цене.

Открыть сравнение моделей →

FLUX 3 - Модели реального мира: к мультимодальным потоковым моделям как к основе визуального интеллекта.

Uptime

Версии

Изучите доступные идентификаторы моделей перед фиксацией продакшен-интеграции.

ID модели	описание	Доступность	Запрос
veo3.1-all	Используемая технология неофициальная, генерация нестабильна и т. д.	✅	Чат формат
veo3.1	Рекомендуется, указывает на последнюю модель	✅	Асинхронная генерация

Продолжайте изучение