ควรใช้ Veo 3.1 แทน Sora 2 เมื่อใด?

เลือกใช้ Veo 3.1 เมื่อการซิงโครไนซ์เสียง เวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วยภาพ การสร้างคอนเทนต์แนวตั้ง หรือการผสานการทำงานกับเครื่องมือของ Google ภายในอีโคซิสเต็มเป็นสิ่งสำคัญที่สุด.

มีช่วงทดลองใช้ฟรีสำหรับ Veo 3.1 API บน CometAPI หรือไม่?

ผู้ใช้ใหม่จะได้รับคีย์ฟรี และราคาของ API จะยังคงอยู่ที่ 20% ของราคาอย่างเป็นทางการ.

Veo 3.1 สามารถสร้างวิดีโอแนวตั้งสำหรับ TikTok หรือ Shorts ได้หรือไม่?

ได้ Veo 3.1 รองรับอัตราส่วนภาพ 9:16 แบบเนทีฟ.

Veo 3.1 เหมาะสำหรับวิดีโอการตลาดเชิงพาณิชย์และโฆษณาหรือไม่?

ใช่ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับคอนเทนต์แบรนด์ วิดีโอสินค้า และแคมเปญบนโซเชียลมีเดีย.

Veo 3.1 API สามารถสร้างวิดีโอจากภาพรวมถึงจากพรอมต์ข้อความได้หรือไม่?

ได้ Veo 3.1 รองรับทั้งเวิร์กโฟลว์แบบข้อความเป็นวิดีโอและภาพเป็นวิดีโอ ทำให้ผู้สร้างสามารถเริ่มจากพรอมต์ ภาพ หรือเวิร์กโฟลว์แบบกำหนดเฟรมเป็นแนวทางได้.

ควรทำอย่างไรหากการสร้างด้วย Veo 3.1 ล้มเหลวหรือให้ผลลัพธ์ไม่ดี?

ลดความซับซ้อนของพรอมต์ ทำให้คำสั่งกล้องเรียบง่ายขึ้น และปรับแต่งพรอมต์ซ้ำๆ.

Google

พร้อมใช้งาน

veo3.1

Veo 3.1 API

Veo 3.1 เป็นโมเดลสร้างวิดีโอด้วย AI ระดับเรือธงที่ออกแบบมาเพื่อผลลัพธ์ระดับภาพยนตร์คุณภาพสูงพร้อมการซิงโครไนซ์เสียงแบบเนทีฟ มอบการเคลื่อนไหวสมจริง ความเที่ยงตรงของภาพสูง และการสร้างภาพและเสียงที่สอดประสานอย่างแนบแน่นสำหรับการผลิตวิดีโอระดับมืออาชีพ

ราคาเริ่มต้น

$0.32 / วินาที

คิดค่าบริการตามการใช้งาน

สถานะ API

พร้อมใช้งาน

เอนด์พอยต์สำหรับโปรดักชัน

เวลาตอบสนอง

รองรับการทำงานแบบ async

เวลาตอบสนอง API ที่วัดได้จริง

วันที่เผยแพร่

Jun 1, 2026

Google

พื้นที่ทดลอง

ลองใช้ Veo 3.1 ด้วยคำขอจริง ตรวจสอบพารามิเตอร์ และตรวจสอบผลลัพธ์ก่อนเชื่อมต่อ API

ราคา

ใช้การประเมินค่าใช้จ่ายอย่างรวดเร็วด้านบนสำหรับการรันครั้งเดียว จากนั้นดูการเปรียบเทียบราคาฉบับเต็มระหว่าง CometAPI และราคาทางการ

ทดสอบ 5 วินาที

$1.60

ค่าใช้จ่ายโดยประมาณในการใช้งาน CometAPI

ทดสอบ 10 วินาที

$3.20

ค่าใช้จ่ายโดยประมาณในการใช้งาน CometAPI

ทดสอบ 15 วินาที

$4.80

ค่าใช้จ่ายโดยประมาณในการใช้งาน CometAPI

ความโปร่งใสของค่าบริการขั้นต่ำ ต้นแบบนี้ไม่สมมติว่ามีค่าบริการขั้นต่ำต่อคำขอที่ซ่อนอยู่ หากมีขั้นต่ำในการเรียกเก็บเงินหรือยอดเติมเงินขั้นต่ำสำหรับการใช้งานจริง จะต้องแสดงให้ทราบก่อนการซื้อและรวมอยู่ในการประมาณการงบประมาณทุกครั้ง

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).

สรุปโมเดล

อัตลักษณ์โมเดลที่คงที่สำหรับการค้นหาและการประเมินผล ควบคู่กับข้อมูลแคตตาล็อกแบบเรียลไทม์ที่เปลี่ยนแปลงได้โดยไม่ต้องเขียนโครงสร้าง SEO หลักของหน้าใหม่

อัตลักษณ์ที่คงที่

Veo 3.1 คืออะไร

อัตลักษณ์หลักของโมเดลยังคงเดิม แม้ว่าราคาและข้อจำกัดจะเปลี่ยนแปลง

ข้อมูลโมเดลแบบเรียลไทม์

ภาพรวมแคตตาล็อกปัจจุบัน

ความพร้อมใช้งาน

พร้อมใช้งาน

ราคาเริ่มต้น

$0.32 / วินาที

บริบท

ดูความสามารถ

วันที่ของแคตตาล็อก

Jun 1, 2026

ภาพรวม

ภาพรวมการใช้งานจริงของ Veo 3.1 รวมถึงพฤติกรรมสำคัญและข้อควรพิจารณาในการเชื่อมต่อ

ข้อกำหนดทาง技术ของ Veo 3.1

รายการ	Veo 3.1 (ข้อกำหนดสาธารณะ)
รหัสรุ่นอย่างเป็นทางการ	veo-3.1-generate-001
ผู้ให้บริการ	Google DeepMind / Google Cloud
ประเภทโมเดล	การสร้างแบบข้อความเป็นวิดีโอและภาพเป็นวิดีโอ
ประเภทอินพุต	พรอมต์ข้อความ, อินพุตภาพ, คำแนะนำเฟรมแรก + เฟรมสุดท้าย
ประเภทเอาต์พุต	วิดีโอที่สร้างโดย AI
ความละเอียดที่รองรับ	720p และ 1080p, 4K
อัตราส่วนภาพที่รองรับ	16:9 และ 9:16
เฟรมเรตที่รองรับ	24 FPS
ความยาววิดีโอ	คลิป 4s, 6s หรือ 8s (ขึ้นอยู่กับโหมด)
ภาษาของพรอมต์	ภาษาอังกฤษ
จำนวนวิดีโอต่อคำขอ	สูงสุด 4
ขีดจำกัดอัตรา API	สูงสุด 50 คำขอ/นาที/โปรเจ็กต์
การปรับใช้ที่รองรับ	Vertex AI, การผสานในระบบนิเวศ Gemini, Flow
ฟีเจอร์ที่ไม่รองรับ (เอกสารทางการ)	โควตาแบบแชร์แบบไดนามิก, เวิร์กโฟลว์ภาพอ้างอิงบางส่วน, ส่วนขยายวิดีโอแบบเนทีฟในโฟลว์ API มาตรฐาน

Veo 3.1 คืออะไร?

Veo 3.1 คือครอบครัวโมเดลสร้างวิดีโอแบบกำเนิดรุ่นเรือธงของ Google ที่มุ่งเน้นการสังเคราะห์วิดีโอคุณภาพระดับภาพยนตร์ การยึดตามพรอมต์ที่ดียิ่งขึ้น ความสอดคล้องของฉากที่ดีขึ้น และเวิร์กโฟลว์การสร้างวิดีโอแบบมัลติโหมด มันก้าวไกลกว่าการสร้างแบบข้อความเป็นวิดีโอมาตรฐานด้วยการรองรับการสร้างแบบมีภาพเป็นตัวกำกับและเวิร์กโฟลว์การเล่าเรื่องที่ควบคุมด้วยเฟรม การรองรับอย่างเป็นทางการรวมถึงข้อความเป็นวิดีโอ ภาพเป็นวิดีโอ การเขียนพรอมต์ใหม่ และเวิร์กโฟลว์การสร้างเฟรมแรก/เฟรมสุดท้าย

ฟีเจอร์หลัก

Veo 3.1 เน้นฟีเจอร์การสร้างคอนเทนต์ที่ใช้งานได้จริง:

การสร้างเสียงแบบเนทีฟ (บทสนทนา เสียงบรรยากาศ SFX) แบบบูรณาการในเอาต์พุต Veo 3.1 สร้างเสียงแบบเนทีฟ (บทสนทนา + บรรยากาศ + SFX) ที่สอดคล้องกับไทม์ไลน์ภาพ โดยมุ่งหมายคงการลิปซิงก์และการจัดแนวเสียง–ภาพให้ตรงกับบทสนทนาและคิวของฉาก
เอาต์พุตที่ยาวขึ้น (รองรับสูงสุดราว ~60 วินาที / 1080p เทียบกับคลิปสั้นมากของ Veo 3 ที่ 8s) และลำดับหลายช็อตแบบหลายพรอมต์เพื่อความต่อเนื่องของเรื่องราว
โหมด Scene Extension และ First/Last Frame ที่ขยายหรืออินเตอร์โพเลตฟุตเทจระหว่างคีย์เฟรม
การแทรกวัตถุและ (กำลังมา) การลบวัตถุ และพริมิทีฟการแก้ไขภายใน Flow

แต่ละหัวข้อด้านบนถูกออกแบบมาเพื่อลดงาน VFX แบบทำมือ: เสียงและความต่อเนื่องของฉากกลายเป็นเอาต์พุตระดับหลักแทนที่จะเป็นส่วนเสริมภายหลัง

รายละเอียดทางเทคนิค (พฤติกรรมโมเดลและอินพุต)

ตระกูลโมเดลและเวอร์ชันย่อย: Veo อยู่ในตระกูล Veo-3 ของ Google; รหัสรุ่นพรีวิวมักเป็น veo3.1-pro; veo3.1 (เอกสาร CometAPI) รองรับพรอมต์ข้อความ อ้างอิงภาพ (เฟรมเดี่ยวหรือชุดเฟรม) และเลย์เอาต์หลายพรอมต์แบบมีโครงสร้างสำหรับการสร้างหลายช็อต

ความละเอียดและระยะเวลา: เอกสารพรีวิวระบุเอาต์พุตที่ 720p/1080p พร้อมตัวเลือกความยาวที่มากขึ้น (สูงสุดราว ~60s ในบางการตั้งค่าพรีวิว) และความเที่ยงตรงสูงกว่า Veo รุ่นก่อนหน้า

อัตราส่วนภาพ: 16:9 (รองรับ) และ 9:16 (รองรับ ยกเว้นในบางโฟลว์ภาพอ้างอิง)

ภาษาของพรอมต์: ภาษาอังกฤษ (พรีวิว)

ขีดจำกัด API: ขีดจำกัดพรีวิวทั่วไป ได้แก่ สูงสุด 10 คำขอ API/นาที/โปรเจ็กต์ สูงสุด 4 วิดีโอต่อคำขอ และเลือกความยาววิดีโอได้ 4, 6 หรือ 8 วินาที (โฟลว์ภาพอ้างอิงรองรับ 8s)

ผลการทดสอบมาตรฐาน

การประเมินภายในของ Google และสรุปสาธารณะรายงานความชอบที่แข็งแกร่งต่อเอาต์พุตของ Veo 3.1 จากการเปรียบเทียบโดยผู้ประเมินมนุษย์ในเมตริกอย่างการจัดแนวกับข้อความ คุณภาพภาพ และความสอดคล้องเสียง–ภาพ (งาน ข้อความ→วิดีโอ และ ภาพ→วิดีโอ)

Veo 3.1 ทำได้ผลลัพธ์ระดับ ล้ำสมัยระดับแนวหน้า จากการเปรียบเทียบโดยผู้ประเมินภายในบนแกนวัดเชิงวัตถุหลายด้าน — ความชอบโดยรวม การจัดแนวพรอมต์ (ข้อความ→วิดีโอ และ ภาพ→วิดีโอ) คุณภาพภาพ การจัดแนวเสียง–ภาพ และ “ฟิสิกส์ที่ดูสมจริงทางสายตา” บนชุดข้อมูลมาตรฐานเช่น MovieGenBench และ VBench

ข้อจำกัดและข้อพิจารณาด้านความปลอดภัย

ข้อจำกัด:

สิ่งรบกวนและความไม่สอดคล้อง: แม้จะปรับปรุงแล้ว แสงบางประเภท ฟิสิกส์ระดับละเอียด และการบังที่ซับซ้อนยังอาจก่อให้เกิดสิ่งรบกวนได้; ความสอดคล้องภาพ→วิดีโอ (โดยเฉพาะช่วงยาว) ดีขึ้นแต่ยังไม่สมบูรณ์
ความเสี่ยงข้อมูลเท็จ/ดีพเฟก: เสียงที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น + การแทรก/ลบวัตถุเพิ่มความเสี่ยงการใช้ในทางที่ผิด (เสียงปลอมสมจริงและคลิปที่ยาวขึ้น) Google ระบุการบรรเทา (นโยบาย มาตรการคุ้มครอง) และการเปิดตัว Veo ก่อนหน้าอ้างอิงวอเตอร์มาร์ก/SynthID เพื่อช่วยเรื่องแหล่งที่มา; อย่างไรก็ดี มาตรการเทคนิคไม่สามารถขจัดความเสี่ยงการใช้ผิดได้ทั้งหมด
ข้อจำกัดด้านต้นทุนและปริมาณงาน: วิดีโอความละเอียดสูงและยาวมีต้นทุนคำนวณสูงและขณะนี้ถูกจำกัดในพรีวิวแบบมีค่าใช้จ่าย — คาดว่าจะมีเวลาแฝงและต้นทุนสูงกว่าโมเดลภาพ โพสต์ชุมชนและเธรดฟอรัมของ Google กล่าวถึงช่วงเวลาความพร้อมใช้งานและกลยุทธ์สำรอง

การควบคุมด้านความปลอดภัย: Veo 3.1 มีนโยบายเนื้อหาในตัว สัญญาณวอเตอร์มาร์ก/SynthID ในการเปิดตัว Veo ก่อนหน้า และการควบคุมการเข้าถึงเวอร์ชันพรีวิว; ลูกค้าได้รับคำแนะนำให้ปฏิบัติตามนโยบายแพลตฟอร์มและมีการทบทวนโดยมนุษย์สำหรับเอาต์พุตที่มีความเสี่ยงสูง

กรณีใช้งานจริง

การทำต้นแบบอย่างรวดเร็วสำหรับครีเอทีฟ: จากสตอรีบอร์ด → คลิปหลายช็อตและแอนิเมติกส์พร้อม “บทสนทนาแบบเนทีฟ” สำหรับการรีวิวเชิงสร้างสรรค์ระยะแรก
การตลาดและคอนเทนต์รูปแบบสั้น: สปอตสินค้า 15–60s คลิปโซเชียล และทีเซอร์คอนเซปต์ที่ความเร็วสำคัญกว่าความสมจริงสมบูรณ์แบบ
การปรับภาพ→วิดีโอ: แปลงภาพประกอบ ตัวละคร หรือสองเฟรมให้เป็นทรานซิชันลื่นไหลหรือฉากแอนิเมชันผ่าน First/Last Frame และ Scene Extension
การเสริมเครื่องมือ: ผสานใน Flow เพื่อการแก้ไขแบบวนซ้ำ (การแทรก/ลบวัตถุ พรีเซ็ตแสง) ที่ลดการทำ VFX แบบแมนนวล

การเปรียบเทียบกับโมเดลชั้นนำอื่นๆ

Veo 3.1 เทียบกับ Veo 3 (รุ่นก่อนหน้า): Veo 3.1 เน้นการยึดตามพรอมต์ที่ดีขึ้น คุณภาพเสียงที่ดีขึ้น และความสม่ำเสมอของหลายช็อต — การอัปเดตแบบค่อยเป็นค่อยไปแต่ส่งผลอย่างมีนัยสำคัญเพื่อช่วยลดสิ่งรบกวนและเพิ่มความสามารถในการแก้ไข

Veo 3.1 เทียบกับ OpenAI Sora 2: ข้อแลกเปลี่ยนที่สื่อรายงาน: Veo 3.1 เน้นการควบคุมการเล่าเรื่องระยะยาว การผสานเสียงแบบในตัว และการผนวกรวมการแก้ไขใน Flow; Sora 2 (เมื่อเทียบในสื่อ) เน้นจุดแข็งที่ต่างออกไป (ความเร็ว สายการแก้ไขที่ต่างกัน) TechRadar และสำนักอื่นมอง Veo 3.1 ว่าเป็นคู่แข่งที่มุ่งเป้าของ Google ต่อ Sora 2 ในด้านการเล่าเรื่องและการรองรับวิดีโอที่ยาวขึ้น การทดสอบเทียบเคียงแบบวางเคียงกันโดยอิสระยังมีจำกัด

ขีดความสามารถ	Veo 3.1	Sora 2	Runway Gen-4 / Gen-4.5
เอาต์พุตแนวตั้งแบบเนทีฟ	ใช่	รองรับเวิร์กโฟลว์จำกัด	ใช่
ภาพเป็นวิดีโอ	ใช่	ใช่	ใช่
โฟกัสด้านการผสานเสียง	แข็งแกร่ง	ปานกลาง	ปานกลาง
การคอนดิชันตามเฟรม	ใช่	ใช่	บางส่วน
การปรับให้เหมาะกับวิดีโอโซเชียล	แข็งแกร่ง	ปานกลาง	แข็งแกร่ง
การผสานในระบบนิเวศ API	ระบบนิเวศของ Google	ระบบนิเวศของ OpenAI	ระบบนิเวศเครื่องมือสำหรับครีเอเตอร์

ฉันจะใช้ Veo 3.1 API กับ CometAPI ได้อย่างไร?

สร้างคีย์ API ของ CometAPI
เลือก veo-3.1-generate-001 เป็นปลายทางโมเดล
ส่งพรอมต์หรืออินพุตภาพผ่าน API การสร้างวิดีโอ
โพลล์ผลลัพธ์และรับวิดีโอที่สร้าง
ปรับแต่งพรอมต์ซ้ำเพื่อการเคลื่อนกล้อง ความต่อเนื่องของฉาก และปรับปรุงความสอดคล้อง

คำถามที่พบบ่อย

API

คัดลอกเอนด์พอยต์และตัวอย่างโค้ดที่ใช้งานได้จริง จากนั้นเปิดเอกสารอ้างอิง API ฉบับเต็มเมื่อต้องการพารามิเตอร์ทั้งหมด

API เดียว เข้าถึงโมเดลพร้อมใช้งานจริง

ยืนยันตัวตนเพียงครั้งเดียว เรียกใช้เอนด์พอยต์ของโมเดล และคงเวิร์กโฟลว์การเรียกเก็บเงินและการตรวจสอบแบบเดียวกันในทุกผู้ให้บริการ

POST/v1/videos

โค้ดตัวอย่างและ API สำหรับ Veo 3.1

เข้าถึงโค้ดตัวอย่างที่ครอบคลุมและทรัพยากร API สำหรับ Veo 3.1 เพื่อปรับปรุงกระบวนการผสานรวมของคุณ เอกสารประกอบที่มีรายละเอียดของเราให้คำแนะนำทีละขั้นตอน ช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากศักยภาพเต็มรูปแบบของ Veo 3.1 ในโครงการของคุณ

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}`);

ความสามารถ

ตรวจสอบข้อมูลสำคัญของโมเดลก่อนเลือกสถาปัตยกรรมหรือประเมินภาระงานในโปรดักชัน

ความสามารถที่รองรับ

ฟีเจอร์ที่ส่งกลับโดย API ของโมเดลปัจจุบัน

text-to-video

image-to-video

อินพุตและเอาต์พุต

อินพุต

text

เอาต์พุต

video

โปรไฟล์การใช้งานจริง

ผู้ให้บริการ: Google
บริบท: ขึ้นอยู่กับโมเดล
การใช้งานเชิงพาณิชย์: รองรับ

กรณีการใช้งาน

ใช้ Veo 3.1 สำหรับเวิร์กโฟลว์ระดับโปรดักชันที่เหมาะกับความสามารถด้าน video จากนั้นเปรียบเทียบทางเลือกอื่นก่อนตัดสินใจเชื่อมต่อระยะยาว

แนวคิดข้อความเป็นวิดีโอและคอนเทนต์โซเชียล

การสาธิตสินค้าและสตอรีบอร์ดสไตล์ภาพยนตร์

การเคลื่อนไหวจากภาพสู่วิดีโอและการทำซ้ำเชิงสร้างสรรค์

โมเดลอื่น ๆ

เปรียบเทียบโมเดลอื่น ๆ ที่มีให้บริการผ่าน CometAPI ในด้านคุณภาพ ความหน่วง ความสามารถ และราคา

เปิดการเปรียบเทียบโมเดล →

Aliyun

Wan 3.0 Prime

Wan 3.0 Prime เป็นเวอร์ชันที่เพิ่มประสิทธิภาพด้านความเร็วของโมเดลสร้างวิดีโอ Wan 3.0 ของ Alibaba Cloud Model Studio.

ดูโมเดล

Aliyun

Wan3.0

ตั้งแต่การตรวจสอบอย่างรวดเร็วไปจนถึงผลลัพธ์ระดับภาพยนตร์ การคิดค่าบริการจะอิงตามระยะเวลาของวิดีโอที่สร้างขึ้น การเลือกระดับความละเอียดที่เหมาะสม และการทำให้การสร้างแต่ละครั้งกลายเป็นกิจกรรมการลงทุนเชิงสร้างสรรค์ที่มีการวางแผนตามกฎ

ดูโมเดล

Aliyun

Wan2.6

Wan2.6 เป็นโมเดลสร้างวิดีโอที่ออกแบบมาเพื่อการสังเคราะห์วิดีโอที่มีความเสถียรและมีประสิทธิภาพ โมเดลนี้มอบคุณภาพภาพที่เชื่อถือได้และการสร้างการเคลื่อนไหวที่ราบรื่นสำหรับงานสร้างวิดีโอทั่วไป

ดูโมเดล

Flux

Flux 3

FLUX 3 - แบบจำลองโลกจริง: มุ่งสู่แบบจำลองโฟลว์แบบหลายโมดาลิตีในฐานะกระดูกสันหลังของปัญญาด้านการมองเห็น.

ดูโมเดล

Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1 คือโมเดลสร้างวิดีโอแบบมัลติโหมด ออกแบบมาสำหรับการสร้างคอนเทนต์ระดับมืออาชีพ การโฆษณา หนังสั้น การผลิตสื่อบนโซเชียลมีเดีย และการเล่าเรื่อง ความสามารถของรุ่นนี้ต่อยอดมาจาก HappyHorse 1.0—ซึ่งได้รับความสนใจอย่างมากหลังจากติดอันดับสูงในการประเมินการสร้างวิดีโอโดยอิสระ—ด้วยความสอดคล้องของฉากที่ดีขึ้นและความเที่ยงตรงด้านภาพที่สูงขึ้น.

ดูโมเดล

Aliyun

Wan2.7

Wan2.7 เป็นโมเดลการสร้างวิดีโอที่ออกแบบมาสำหรับการสังเคราะห์ภาพคุณภาพสูงและความสม่ำเสมอของการเคลื่อนไหวที่ดียิ่งขึ้น เหมาะสำหรับการสร้างสรรค์คอนเทนต์เชิงภาพยนตร์และเวิร์กโฟลว์การผลิตวิดีโอระดับมืออาชีพ

ดูโมเดล

เวลาทำงาน

ตรวจสอบข้อมูล heartbeat แบบเรียลไทม์ ความพร้อมใช้งานของเอนด์พอยต์ และเวลาตอบสนองที่วัดได้จริงก่อนใช้งานจริง

เวลาทำงาน

อัตราความสำเร็จของคำขอในช่วง 30 วันที่ผ่านมา สะท้อนถึงความน่าเชื่อถือของผู้ให้บริการแต่ละราย CometAPI ตรวจสอบผู้ให้บริการที่เชื่อมต่อทั้งหมดแบบเรียลไทม์ตลอด 24 ชั่วโมง

Respond

139646msAvg. Response

Uptime

97.4%Avg. Uptime

เวอร์ชัน

ตรวจสอบตัวระบุโมเดลที่มีให้ใช้งานก่อนกำหนดเวอร์ชันสำหรับการเชื่อมต่อจริง

รหัสโมเดล	คำอธิบาย	ความพร้อมใช้งาน	คำขอ
veo3.1-all	เทคโนโลยีที่ใช้ไม่เป็นทางการและการสร้างไม่เสถียร ฯลฯ	✅	Chat รูปแบบ
veo3.1	แนะนำ ชี้ไปยังโมเดลล่าสุด	✅	การสร้างแบบอะซิงโครนัส

อัปเดต

ติดตามการเปลี่ยนแปลงสำคัญด้านความพร้อมใช้งาน ราคา และความสามารถของ Veo 3.1 โดยยังคงรักษาหน้าโมเดลที่คงที่ไว้

บันทึกการเปลี่ยนแปลงโมเดล

หน้าเดียวที่ดีขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อเวลาผ่านไป

บันทึกการเปิดตัว การเปลี่ยนแปลงราคา การอัปเดตผลการทดสอบ และคำแนะนำในการย้ายระบบจะถูกรวบรวมไว้ที่นี่ ขณะที่ URL หลักยังคงเดิม

Jun 1, 2026

ยืนยันความพร้อมใช้งานของ API แล้ว

Veo 3.1 พร้อมใช้งานผ่านแค็ตตาล็อกโมเดลและเอกสาร API ของ CometAPI

ปัจจุบัน

ข้อมูลแบบเรียลไทม์

ซิงค์ราคาและข้อจำกัดจากแค็ตตาล็อกแล้ว

ราคา บริบท ความพร้อมใช้งาน และข้อจำกัดถือเป็นคุณสมบัติแบบไดนามิก แทนที่จะฝังไว้ในชื่อหน้าเว็บหรือเอกลักษณ์ของโมเดล

Nov 24, 2025

สร้างเอนทิตีโมเดลถาวรแล้ว

ผู้ให้บริการและ slug ของโมเดลจะสร้าง URL มาตรฐานถาวร โดยเนื้อหาและข้อมูลในอนาคตจะยังคงอัปเดตอยู่ในหน้านี้

สำรวจต่อ

เปรียบเทียบโมเดลและค้นคว้าต่อ

Google

พร้อมใช้งาน

veo3.1

Veo 3.1 API

ราคาเริ่มต้น

$0.32 / วินาที

คิดค่าบริการตามการใช้งาน

สถานะ API

พร้อมใช้งาน

เอนด์พอยต์สำหรับโปรดักชัน

เวลาตอบสนอง

รองรับการทำงานแบบ async

เวลาตอบสนอง API ที่วัดได้จริง

วันที่เผยแพร่

Jun 1, 2026

Google

พื้นที่ทดลอง

ราคา

ทดสอบ 5 วินาที

$1.60

ค่าใช้จ่ายโดยประมาณในการใช้งาน CometAPI

ทดสอบ 10 วินาที

$3.20

ค่าใช้จ่ายโดยประมาณในการใช้งาน CometAPI

ทดสอบ 15 วินาที

$4.80

ค่าใช้จ่ายโดยประมาณในการใช้งาน CometAPI

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).

สรุปโมเดล

อัตลักษณ์ที่คงที่

Veo 3.1 คืออะไร

อัตลักษณ์หลักของโมเดลยังคงเดิม แม้ว่าราคาและข้อจำกัดจะเปลี่ยนแปลง

ข้อมูลโมเดลแบบเรียลไทม์

ภาพรวมแคตตาล็อกปัจจุบัน

ความพร้อมใช้งาน

พร้อมใช้งาน

ราคาเริ่มต้น

$0.32 / วินาที

บริบท

ดูความสามารถ

วันที่ของแคตตาล็อก

Jun 1, 2026

ภาพรวม

ข้อกำหนดทาง技术ของ Veo 3.1

รายการ	Veo 3.1 (ข้อกำหนดสาธารณะ)
รหัสรุ่นอย่างเป็นทางการ	veo-3.1-generate-001
ผู้ให้บริการ	Google DeepMind / Google Cloud
ประเภทโมเดล	การสร้างแบบข้อความเป็นวิดีโอและภาพเป็นวิดีโอ
ประเภทอินพุต	พรอมต์ข้อความ, อินพุตภาพ, คำแนะนำเฟรมแรก + เฟรมสุดท้าย
ประเภทเอาต์พุต	วิดีโอที่สร้างโดย AI
ความละเอียดที่รองรับ	720p และ 1080p, 4K
อัตราส่วนภาพที่รองรับ	16:9 และ 9:16
เฟรมเรตที่รองรับ	24 FPS
ความยาววิดีโอ	คลิป 4s, 6s หรือ 8s (ขึ้นอยู่กับโหมด)
ภาษาของพรอมต์	ภาษาอังกฤษ
จำนวนวิดีโอต่อคำขอ	สูงสุด 4
ขีดจำกัดอัตรา API	สูงสุด 50 คำขอ/นาที/โปรเจ็กต์
การปรับใช้ที่รองรับ	Vertex AI, การผสานในระบบนิเวศ Gemini, Flow
ฟีเจอร์ที่ไม่รองรับ (เอกสารทางการ)	โควตาแบบแชร์แบบไดนามิก, เวิร์กโฟลว์ภาพอ้างอิงบางส่วน, ส่วนขยายวิดีโอแบบเนทีฟในโฟลว์ API มาตรฐาน

Veo 3.1 คืออะไร?

ฟีเจอร์หลัก

Veo 3.1 เน้นฟีเจอร์การสร้างคอนเทนต์ที่ใช้งานได้จริง:

การสร้างเสียงแบบเนทีฟ (บทสนทนา เสียงบรรยากาศ SFX) แบบบูรณาการในเอาต์พุต Veo 3.1 สร้างเสียงแบบเนทีฟ (บทสนทนา + บรรยากาศ + SFX) ที่สอดคล้องกับไทม์ไลน์ภาพ โดยมุ่งหมายคงการลิปซิงก์และการจัดแนวเสียง–ภาพให้ตรงกับบทสนทนาและคิวของฉาก
เอาต์พุตที่ยาวขึ้น (รองรับสูงสุดราว ~60 วินาที / 1080p เทียบกับคลิปสั้นมากของ Veo 3 ที่ 8s) และลำดับหลายช็อตแบบหลายพรอมต์เพื่อความต่อเนื่องของเรื่องราว
โหมด Scene Extension และ First/Last Frame ที่ขยายหรืออินเตอร์โพเลตฟุตเทจระหว่างคีย์เฟรม
การแทรกวัตถุและ (กำลังมา) การลบวัตถุ และพริมิทีฟการแก้ไขภายใน Flow

รายละเอียดทางเทคนิค (พฤติกรรมโมเดลและอินพุต)

อัตราส่วนภาพ: 16:9 (รองรับ) และ 9:16 (รองรับ ยกเว้นในบางโฟลว์ภาพอ้างอิง)

ภาษาของพรอมต์: ภาษาอังกฤษ (พรีวิว)

ผลการทดสอบมาตรฐาน

ข้อจำกัดและข้อพิจารณาด้านความปลอดภัย

ข้อจำกัด:

สิ่งรบกวนและความไม่สอดคล้อง: แม้จะปรับปรุงแล้ว แสงบางประเภท ฟิสิกส์ระดับละเอียด และการบังที่ซับซ้อนยังอาจก่อให้เกิดสิ่งรบกวนได้; ความสอดคล้องภาพ→วิดีโอ (โดยเฉพาะช่วงยาว) ดีขึ้นแต่ยังไม่สมบูรณ์
ความเสี่ยงข้อมูลเท็จ/ดีพเฟก: เสียงที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น + การแทรก/ลบวัตถุเพิ่มความเสี่ยงการใช้ในทางที่ผิด (เสียงปลอมสมจริงและคลิปที่ยาวขึ้น) Google ระบุการบรรเทา (นโยบาย มาตรการคุ้มครอง) และการเปิดตัว Veo ก่อนหน้าอ้างอิงวอเตอร์มาร์ก/SynthID เพื่อช่วยเรื่องแหล่งที่มา; อย่างไรก็ดี มาตรการเทคนิคไม่สามารถขจัดความเสี่ยงการใช้ผิดได้ทั้งหมด
ข้อจำกัดด้านต้นทุนและปริมาณงาน: วิดีโอความละเอียดสูงและยาวมีต้นทุนคำนวณสูงและขณะนี้ถูกจำกัดในพรีวิวแบบมีค่าใช้จ่าย — คาดว่าจะมีเวลาแฝงและต้นทุนสูงกว่าโมเดลภาพ โพสต์ชุมชนและเธรดฟอรัมของ Google กล่าวถึงช่วงเวลาความพร้อมใช้งานและกลยุทธ์สำรอง

กรณีใช้งานจริง

การทำต้นแบบอย่างรวดเร็วสำหรับครีเอทีฟ: จากสตอรีบอร์ด → คลิปหลายช็อตและแอนิเมติกส์พร้อม “บทสนทนาแบบเนทีฟ” สำหรับการรีวิวเชิงสร้างสรรค์ระยะแรก
การตลาดและคอนเทนต์รูปแบบสั้น: สปอตสินค้า 15–60s คลิปโซเชียล และทีเซอร์คอนเซปต์ที่ความเร็วสำคัญกว่าความสมจริงสมบูรณ์แบบ
การปรับภาพ→วิดีโอ: แปลงภาพประกอบ ตัวละคร หรือสองเฟรมให้เป็นทรานซิชันลื่นไหลหรือฉากแอนิเมชันผ่าน First/Last Frame และ Scene Extension
การเสริมเครื่องมือ: ผสานใน Flow เพื่อการแก้ไขแบบวนซ้ำ (การแทรก/ลบวัตถุ พรีเซ็ตแสง) ที่ลดการทำ VFX แบบแมนนวล

การเปรียบเทียบกับโมเดลชั้นนำอื่นๆ

ขีดความสามารถ	Veo 3.1	Sora 2	Runway Gen-4 / Gen-4.5
เอาต์พุตแนวตั้งแบบเนทีฟ	ใช่	รองรับเวิร์กโฟลว์จำกัด	ใช่
ภาพเป็นวิดีโอ	ใช่	ใช่	ใช่
โฟกัสด้านการผสานเสียง	แข็งแกร่ง	ปานกลาง	ปานกลาง
การคอนดิชันตามเฟรม	ใช่	ใช่	บางส่วน
การปรับให้เหมาะกับวิดีโอโซเชียล	แข็งแกร่ง	ปานกลาง	แข็งแกร่ง
การผสานในระบบนิเวศ API	ระบบนิเวศของ Google	ระบบนิเวศของ OpenAI	ระบบนิเวศเครื่องมือสำหรับครีเอเตอร์

ฉันจะใช้ Veo 3.1 API กับ CometAPI ได้อย่างไร?

สร้างคีย์ API ของ CometAPI
เลือก veo-3.1-generate-001 เป็นปลายทางโมเดล
ส่งพรอมต์หรืออินพุตภาพผ่าน API การสร้างวิดีโอ
โพลล์ผลลัพธ์และรับวิดีโอที่สร้าง
ปรับแต่งพรอมต์ซ้ำเพื่อการเคลื่อนกล้อง ความต่อเนื่องของฉาก และปรับปรุงความสอดคล้อง

คำถามที่พบบ่อย

API

API เดียว เข้าถึงโมเดลพร้อมใช้งานจริง

POST/v1/videos

โค้ดตัวอย่างและ API สำหรับ 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}`);

ความสามารถ

ความสามารถที่รองรับ

ฟีเจอร์ที่ส่งกลับโดย API ของโมเดลปัจจุบัน

text-to-video

image-to-video

อินพุตและเอาต์พุต

อินพุต

text

เอาต์พุต

video

โปรไฟล์การใช้งานจริง

ผู้ให้บริการ: Google
บริบท: ขึ้นอยู่กับโมเดล
การใช้งานเชิงพาณิชย์: รองรับ

กรณีการใช้งาน

แนวคิดข้อความเป็นวิดีโอและคอนเทนต์โซเชียล

การสาธิตสินค้าและสตอรีบอร์ดสไตล์ภาพยนตร์

การเคลื่อนไหวจากภาพสู่วิดีโอและการทำซ้ำเชิงสร้างสรรค์

โมเดลอื่น ๆ

เปิดการเปรียบเทียบโมเดล →

เวลาทำงาน

Respond

139646msAvg. Response

Uptime

97.4%Avg. Uptime

เวอร์ชัน

รหัสโมเดล	คำอธิบาย	ความพร้อมใช้งาน	คำขอ
veo3.1-all	เทคโนโลยีที่ใช้ไม่เป็นทางการและการสร้างไม่เสถียร ฯลฯ	✅	Chat รูปแบบ
veo3.1	แนะนำ ชี้ไปยังโมเดลล่าสุด	✅	การสร้างแบบอะซิงโครนัส

อัปเดต

บันทึกการเปลี่ยนแปลงโมเดล

หน้าเดียวที่ดีขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อเวลาผ่านไป

Jun 1, 2026

ยืนยันความพร้อมใช้งานของ API แล้ว

Veo 3.1 พร้อมใช้งานผ่านแค็ตตาล็อกโมเดลและเอกสาร API ของ CometAPI

ปัจจุบัน

ข้อมูลแบบเรียลไทม์

ซิงค์ราคาและข้อจำกัดจากแค็ตตาล็อกแล้ว

Nov 24, 2025

สร้างเอนทิตีโมเดลถาวรแล้ว

สำรวจต่อ