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

Evet. Veo 3.1, hem metinden videoya hem de görüntüden videoya iş akışlarını destekler ve içerik üreticilerinin istemlerden, görüntülerden veya kare yönlendirme iş akışlarından başlamasına olanak tanır.

When should I use Veo 3.1 instead of Sora 2?

Ses senkronizasyonu, görüntüyle yönlendirilen iş akışları, dikey içerik üretimi veya Google araçlarıyla ekosistem entegrasyonu en önemli olduğunda Veo 3.1'i seçin.

Can Veo 3.1 create vertical videos for TikTok or Shorts?

Evet. Veo 3.1 yerel 9:16 en-boy oranlarını destekler.

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

İstem karmaşıklığını azaltın, kamera yönergelerini basitleştirin ve istemleri yineleyin.

Is Veo 3.1 suitable for commercial marketing videos and ads?

Evet. Markalı içerikler, ürün videoları ve sosyal medya kampanyaları için son derece uygundur.

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

Yeni kullanıcılar ücretsiz bir anahtar alacak ve API fiyatı yine de resmi fiyatın %20'si olacaktır.

Uygun Fiyatlı Veo 3.1 API | image-to-video

Veo 3.1'in Teknik Özellikleri

Öğe	Veo 3.1 (halka açık teknik özellikler)
Resmi model kimliği	veo-3.1-generate-001
Sağlayıcı	Google DeepMind / Google Cloud
Model türü	Metinden videoya ve görüntüden videoya oluşturma
Girdi türleri	Metin komutları, görüntü girdileri, ilk kare + son kare yönlendirmesi
Çıktı türü	Yapay zekâ tarafından üretilen video
Desteklenen çözünürlükler	720p ve 1080p, 4K
Desteklenen en-boy oranları	16:9 ve 9:16
Desteklenen kare hızı	24 FPS
Video süresi	4, 6 veya 8 saniyelik klipler (moda bağlı)
Komut dili	İngilizce
İstek başına video sayısı	En fazla 4
API hız sınırı	Proje başına dakikada en fazla 50 istek
Desteklenen dağıtım	Vertex AI, Gemini ekosistem entegrasyonları, Flow
Desteklenmeyen özellikler (resmi dokümanlar)	Dinamik paylaşılan kota, bazı referans-görüntü iş akışları, standart API akışında yerel video uzatma

Veo 3.1 nedir?

Veo 3.1, sinematik kalitede video sentezi, daha güçlü komut uyumu, daha iyi sahne tutarlılığı ve çok modlu video oluşturma iş akışlarına odaklanan Google’ın amiral gemisi üretici video model ailesidir. Görüntü yönlendirmeli oluşturma ve kare kontrollü hikâye anlatımı iş akışlarını destekleyerek standart metinden videoya üretimin ötesine geçer. Resmi destek; metinden videoya, görüntüden videoya, komut yeniden yazımı ve ilk/son kare üretim iş akışlarını içerir.

Temel özellikler

Veo 3.1, pratik içerik üretimi özelliklerine odaklanır:

Çıktılara entegre edilen yerel ses üretimi (diyalog, ambiyans, SFX). Veo 3.1, görsel zaman çizelgesine hizalanmış yerel ses (diyalog + ambiyans + SFX) üretir; model, dudak senkronunu ve diyalog ile sahne ipuçları için ses–görüntü hizalamasını korumayı hedefler.
Daha uzun çıktılar (Veo 3’ün çok kısa kliplerine karşı 1080p’de ~60 saniyeye kadar destek) ve anlatı sürekliliği için çoklu komutlu çok çekimli diziler.
Kilit kareler arasında çekimleri uzatan veya enterpole eden Sahne Uzatma ve İlk/Son Kare modları.
Flow içinde nesne ekleme ve (yakında) nesne kaldırma ile temel düzenleme işlemleri.

Yukarıdaki her madde, manuel VFX işini azaltmak için tasarlanmıştır: ses ve sahne sürekliliği artık sonradan akla gelenler değil, birinci sınıf çıktılardır.

Teknik ayrıntılar (model davranışı ve girdiler)

Model ailesi ve varyantlar: Veo, Google’ın Veo-3 ailesine aittir; önizleme model kimliği genellikle veo3.1-pro’dur; veo3.1 (CometAPI dokümanı). Metin komutlarını, görüntü referanslarını (tek kare veya diziler) ve çok çekimli üretim için yapılandırılmış çoklu komut düzenlerini kabul eder.

Çözünürlük ve süre: Önizleme dokümantasyonu, çıktıları 720p/1080p olarak ve daha uzun süre seçenekleriyle (bazı önizleme ayarlarında ~60 sn’ye kadar) ve önceki Veo varyantlarına göre daha yüksek kaliteyle açıklar.

En-boy oranları: 16:9 (desteklenir) ve 9:16 (bazı referans-görüntü akışları hariç desteklenir).

Komut dili: İngilizce (önizleme).

API sınırları: Tipik önizleme sınırları; proje başına dakikada en fazla 10 API isteği, istek başına en fazla 4 video ve video uzunluğu için 4, 6 veya 8 saniye seçeneklerini içerir (referans-görüntü akışları 8 sn’yi destekler).

Kıyaslama performansı

Google’ın dahili ve kamuya özetlenen değerlendirmeleri, insan değerlendiriciler arasında metin hizalaması, görsel kalite ve ses–görüntü tutarlılığı gibi ölçütlerde (metin→video ve görüntü→video görevleri) Veo 3.1 çıktıları için güçlü bir tercih bildirir.

Veo 3.1, MovieGenBench ve VBench gibi kıyaslama veri kümelerinde; genel tercih, komut hizalaması (metin→video ve görüntü→video), görsel kalite, ses–video hizalaması ve “görsel olarak gerçekçi fizik” gibi bir dizi nesnel eksende dahili insan-değerlendirici karşılaştırmalarında en ileri düzey sonuçlara ulaşmıştır.

Sınırlamalar ve güvenlik hususları

Sınırlamalar:

Artefaktlar ve tutarsızlık: geliştirmelere rağmen belirli aydınlatmalar, ince ayrıntılı fizik ve karmaşık örtülmeler hâlâ artefaktlara yol açabilir; görüntü→video tutarlılığı (özellikle uzun sürelerde) iyileştirilmiştir ancak kusursuz değildir.
Yanlış bilgilendirme / deepfake riski: daha zengin ses + nesne ekleme/kaldırma, kötüye kullanım riskini artırır (gerçekçi sahte ses ve uzatılmış klipler). Google, azaltımlar (politika, korumalar) belirtir ve önceki Veo sürümlerinde köken takibine yardımcı olmak için watermarking/SynthID referansları yapılmıştır; ancak teknik korumalar kötüye kullanım riskini ortadan kaldırmaz.
Maliyet ve işlem hacmi kısıtları: yüksek çözünürlükte uzun videolar hesaplama açısından maliyetlidir ve şu anda ücretli bir önizleme kapsamında sınırlandırılmıştır—görüntü modellerine kıyasla daha yüksek gecikme ve maliyet bekleyin. Topluluk gönderileri ve Google forum başlıkları, uygunluk pencereleri ve geri dönüş stratejilerini tartışmaktadır.

Güvenlik kontrolleri: Veo 3.1; entegre içerik politikaları, önceki Veo sürümlerinde watermarking/SynthID sinyallemesi ve önizleme erişim kontrolleri içerir; müşterilere platform politikasına uymaları ve yüksek riskli çıktılar için insan incelemesi uygulamaları tavsiye edilir.

Pratik kullanım alanları

Yaratıcılar için hızlı prototipleme: storyboard’lardan, erken yaratıcı inceleme için yerel diyalog içeren çok çekimli klipler ve animatiklere.
Pazarlama ve kısa biçimli içerik: kusursuz fotogerçekçilikten ziyade hızın önemli olduğu 15–60 sn’lik ürün spotları, sosyal klipler ve konsept tanıtımları.
Görüntü→video uyarlaması: İlk/Son Kare ve Sahne Uzatma ile iki görseli akıcı geçişlere dönüştürmek veya illüstrasyon, karakterleri ve sahneleri canlandırmak.
Araç zinciri takviyesi: Flow’a entegre yinelemeli düzenleme (nesne ekleme/kaldırma, aydınlatma ön ayarları) ile manuel VFX geçişlerini azaltmak.

Diğer önde gelen modellerle karşılaştırma

Veo 3.1 vs Veo 3 (selefi): Veo 3.1, komut uyumu, ses kalitesi ve çok çekimli tutarlılıkta iyileştirmelere odaklanır — artefaktları azaltmayı ve düzenlenebilirliği artırmayı hedefleyen artımsal fakat etkili güncellemeler.

Veo 3.1 vs OpenAI Sora 2: basında bildirilen ödünleşimler: Veo 3.1, daha uzun biçimli anlatı kontrolü, entegre ses ve Flow düzenleme entegrasyonunu vurgular; Sora 2 (basındaki karşılaştırmalarda) farklı güçlü yönlere (hız, farklı düzenleme hatları) odaklanır. TechRadar ve diğer yayınlar, Veo 3.1’i anlatı ve daha uzun video desteği için Google’ın Sora 2’ye yönelik rakibi olarak çerçeveler. Bağımsız yan yana testler sınırlı kalmaktadır.

Yetenek	Veo 3.1	Sora 2	Runway Gen-4 / Gen-4.5
Yerel dikey çıktı	Evet	Sınırlı iş akışı desteği	Evet
Görüntüden videoya	Evet	Evet	Evet
Ses entegrasyonu odağı	Güçlü	Orta	Orta
Kare koşullandırma	Evet	Evet	Kısmi
Sosyal video optimizasyonu	Güçlü	Orta	Güçlü
API ekosistemi entegrasyonu	Google ekosistemi	OpenAI ekosistemi	Oluşturucu araçları ekosistemi

CometAPI ile Veo 3.1 API’sini nasıl kullanırım?

Bir CometAPI API anahtarı oluşturun
Model uç noktası olarak veo-3.1-generate-001 seçin
Video oluşturma API’si üzerinden komut veya görüntü girdileri gönderin
Sonuçları yoklayın ve üretilen videoları alın
Kamera hareketi, sahne sürekliliği ve tutarlılık iyileştirmeleri için komutları yineleyin

Veo 3.1 için Fiyatlandırma

Veo 3.1 için çeşitli bütçelere ve kullanım ihtiyaçlarına uygun rekabetçi fiyatlandırmayı keşfedin. Esnek planlarımız sadece kullandığınız kadar ödeme yapmanızı sağlar ve ihtiyaçlarınız büyüdükçe kolayca ölçeklendirme imkanı sunar. Veo 3.1'in maliyetleri yönetilebilir tutarken projelerinizi nasıl geliştirebileceğini keşfedin.

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).

Veo 3.1 için örnek kod ve API

Veo 3.1 için kapsamlı örnek kodlara ve API kaynaklarına erişerek entegrasyon sürecinizi kolaylaştırın. Ayrıntılı dokümantasyonumuz adım adım rehberlik sağlayarak projelerinizde Veo 3.1'in tüm potansiyelinden yararlanmanıza yardımcı olur.

Python
JavaScript
Curl

import os
import requests
import json

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

headers = {
    "Authorization": COMETAPI_KEY,
}

# ============================================================
# Step 1: Download Reference Image
# ============================================================
print("Step 1: Downloading reference image...")

image_url = "https://images.unsplash.com/photo-1506905925346-21bda4d32df4?w=1280"
image_response = requests.get(image_url)
image_path = "/tmp/veo3.1_reference.jpg"
with open(image_path, "wb") as f:
    f.write(image_response.content)
print(f"Reference image saved to: {image_path}")

# ============================================================
# Step 2: Create Video Generation Task (form-data with image upload)
# ============================================================
print("
Step 2: Creating video generation task...")

with open(image_path, "rb") as image_file:
    files = {
        "input_reference": ("reference.jpg", image_file, "image/jpeg"),
    }
    data = {
        "prompt": "A breathtaking mountain landscape with clouds flowing through valleys, cinematic aerial shot",
        "model": "veo3.1",
        "size": "16x9",
    }
    create_response = requests.post(
        f"{BASE_URL}/videos", headers=headers, data=data, files=files
    )

create_result = create_response.json()
print("Create response:", json.dumps(create_result, indent=2))

task_id = create_result.get("id")
if not task_id:
    print("Error: Failed to get task_id from response")
    exit(1)
print(f"Task ID: {task_id}")

# ============================================================
# Step 3: Query Task Status
# ============================================================
print("
Step 3: Querying task status...")

query_response = requests.get(f"{BASE_URL}/videos/{task_id}", headers=headers)
query_result = query_response.json()
print("Query response:", json.dumps(query_result, indent=2))

task_status = query_result.get("data", {}).get("status")
print(f"Task status: {task_status}")

Python Code Example

import os
import requests
import json

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

headers = {
    "Authorization": COMETAPI_KEY,
}

# ============================================================
# Step 1: Download Reference Image
# ============================================================
print("Step 1: Downloading reference image...")

image_url = "https://images.unsplash.com/photo-1506905925346-21bda4d32df4?w=1280"
image_response = requests.get(image_url)
image_path = "/tmp/veo3.1_reference.jpg"
with open(image_path, "wb") as f:
    f.write(image_response.content)
print(f"Reference image saved to: {image_path}")

# ============================================================
# Step 2: Create Video Generation Task (form-data with image upload)
# ============================================================
print("\nStep 2: Creating video generation task...")

with open(image_path, "rb") as image_file:
    files = {
        "input_reference": ("reference.jpg", image_file, "image/jpeg"),
    }
    data = {
        "prompt": "A breathtaking mountain landscape with clouds flowing through valleys, cinematic aerial shot",
        "model": "veo3.1",
        "size": "16x9",
    }
    create_response = requests.post(
        f"{BASE_URL}/videos", headers=headers, data=data, files=files
    )

create_result = create_response.json()
print("Create response:", json.dumps(create_result, indent=2))

task_id = create_result.get("id")
if not task_id:
    print("Error: Failed to get task_id from response")
    exit(1)
print(f"Task ID: {task_id}")

# ============================================================
# Step 3: Query Task Status
# ============================================================
print("\nStep 3: Querying task status...")

query_response = requests.get(f"{BASE_URL}/videos/{task_id}", headers=headers)
query_result = query_response.json()
print("Query response:", json.dumps(query_result, indent=2))

task_status = query_result.get("data", {}).get("status")
print(f"Task status: {task_status}")

JavaScript Code Example

import fs from "fs";
import path from "path";
import os from "os";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

// ============================================================
// Step 1: Download Reference Image
// ============================================================
console.log("Step 1: Downloading reference image...");

const imageUrl = "https://images.unsplash.com/photo-1506905925346-21bda4d32df4?w=1280";
const imageResponse = await fetch(imageUrl);
const imageBuffer = Buffer.from(await imageResponse.arrayBuffer());
const imagePath = path.join(os.tmpdir(), "veo3.1_reference.jpg");
fs.writeFileSync(imagePath, imageBuffer);
console.log(`Reference image saved to: ${imagePath}`);

// ============================================================
// Step 2: Create Video Generation Task (form-data with image upload)
// ============================================================
console.log("\nStep 2: Creating video generation task...");

const formData = new FormData();
formData.append("prompt", "A breathtaking mountain landscape with clouds flowing through valleys, cinematic aerial shot");
formData.append("model", "veo3.1");
formData.append("size", "16x9");
formData.append("input_reference", new Blob([fs.readFileSync(imagePath)], { type: "image/jpeg" }), "reference.jpg");

const createResponse = await fetch(`${base_url}/videos`, {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": api_key,
  },
  body: formData,
});

const createResult = await createResponse.json();
console.log("Create response:", JSON.stringify(createResult, null, 2));

const taskId = createResult?.id;
if (!taskId) {
  console.log("Error: Failed to get task_id from response");
  process.exit(1);
}
console.log(`Task ID: ${taskId}`);

// ============================================================
// Step 3: Query Task Status
// ============================================================
console.log("\nStep 3: Querying task status...");

const queryResponse = await fetch(`${base_url}/videos/${taskId}`, {
  method: "GET",
  headers: {
    "Authorization": api_key,
  },
});

const queryResult = await queryResponse.json();
console.log("Query response:", JSON.stringify(queryResult, null, 2));

const taskStatus = queryResult?.data?.status;
console.log(`Task status: ${taskStatus}`);

Curl Code Example

#!/bin/bash
# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

BASE_URL="https://api.cometapi.com/v1"
IMAGE_PATH="/tmp/veo3.1_reference.jpg"

# ============================================================
# Step 1: Download Reference Image
# ============================================================
echo "Step 1: Downloading reference image..."

curl -s -o "$IMAGE_PATH" "https://images.unsplash.com/photo-1506905925346-21bda4d32df4?w=1280"
echo "Reference image saved to: $IMAGE_PATH"

# ============================================================
# Step 2: Create Video Generation Task (form-data with image upload)
# ============================================================
echo ""
echo "Step 2: Creating video generation task..."

RESPONSE=$(curl -s -X POST "${BASE_URL}/videos" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY" \
  -F 'prompt=A breathtaking mountain landscape with clouds flowing through valleys, cinematic aerial shot' \
  -F 'model=veo3.1' \
  -F 'size=16x9' \
  -F "input_reference=@${IMAGE_PATH}")

echo "Create response:"
echo "$RESPONSE" | jq .

TASK_ID=$(echo "$RESPONSE" | jq -r '.id')

if [ "$TASK_ID" = "null" ] || [ -z "$TASK_ID" ]; then
  echo "Error: Failed to get task_id from response"
  exit 1
fi

echo "Task ID: $TASK_ID"

# ============================================================
# Step 3: Query Task Status
# ============================================================
echo ""
echo "Step 3: Querying task status..."

QUERY_RESPONSE=$(curl -s -X GET "${BASE_URL}/videos/${TASK_ID}" \
  -H "Authorization: $COMETAPI_KEY")

echo "Query response:"
echo "$QUERY_RESPONSE" | jq .

TASK_STATUS=$(echo "$QUERY_RESPONSE" | jq -r '.data.status')
echo "Task status: $TASK_STATUS"

Veo 3.1 Sürümleri

Veo 3.1'nın birden fazla anlık görüntüye sahip olmasının nedeni; güncellemeler sonrası çıktı varyasyonları nedeniyle tutarlılık için eski anlık görüntülere ihtiyaç duyulması, geliştiricilere uyum ve geçiş için bir geçiş dönemi sağlanması ve kullanıcı deneyimini optimize etmek için küresel veya bölgesel uç noktalara karşılık gelen farklı anlık görüntüler içerebilir. Sürümler arasındaki detaylı farklar için lütfen resmi belgelere başvurun.

Model kimliği	açıklama	Kullanılabilirlik	İstek
veo3.1-all	Kullanılan teknoloji resmî değildir ve üretim kararsızdır vb.	✅	Sohbet formatı
veo3.1	Önerilir, en yeni modele yönlendirir	✅	Asenkron Oluşturma