Sora 2 yerine ne zaman Veo 3.1'i kullanmalıyım?

Ses senkronizasyonu, görüntü rehberli iş akışları, dikey içerik oluşturma veya Google araçlarıyla ekosistem entegrasyonunun en çok önem taşıdığı durumlarda Veo 3.1'i tercih edin.

CometAPI'de Veo 3.1 API için ücretsiz deneme var mı?

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

Veo 3.1, TikTok veya Shorts için dikey videolar oluşturabilir mi?

Evet. Veo 3.1 doğal 9:16 en-boy oranını destekler.

Veo 3.1 ticari pazarlama videoları ve reklamlar için uygun mu?

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

Veo 3.1 API, metin istemlerinin yanı sıra görüntülerden de videolar oluşturabilir mi?

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

Veo 3.1 ile üretim başarısız olursa veya zayıf sonuçlar verirse ne yapmalıyım?

İstem karmaşıklığını azaltın, kamera yönergelerini basitleştirin ve istemleri yineleyin.

Google

Kullanılabilir

veo3.1

Veo 3.1 API

Veo 3.1, yerleşik ses senkronizasyonuna sahip, yüksek kaliteli sinematik çıktı için tasarlanmış amiral gemisi bir yapay zeka video üretim modelidir. Profesyonel video prodüksiyonu için gerçekçi hareket, yüksek düzeyde görsel sadakat ve sıkı biçimde hizalanmış ses-görüntü üretimi sunar.

Başlangıç fiyatı

$0.32 / saniye

Kullanıma dayalı faturalandırma

API sağlığı

Kullanılabilir

Üretim uç noktası

Yanıt süresi

Asenkrona hazır

Gözlemlenen API yanıt süresi

Yayın tarihi

May 31, 2026

Google

Playground

Veo 3.1 modelini gerçek bir istekle deneyin, parametrelerini inceleyin ve API'yi entegre etmeden önce çıktıyı doğrulayın.

Genel Bakış

Veo 3.1 hakkında önemli davranışlar ve entegrasyon noktalarını içeren pratik bir genel bakış.

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 üretim
Girdi türleri	Metin istemleri, görsel girdiler, ilk kare + son kare yönlendirmesi
Çıktı türü	Yapay zekâ üretimi video
Desteklenen çözünürlükler	720p ve 1080p, 4K
Desteklenen en-boy oranları	16:9 ve 9:16
Desteklenen kare hızı	24 FPS
Video süresi	4s, 6s veya 8s klipler (moda bağlı)
İstem dili	İngilizce
İstek başına video sayısı	En fazla 4
API hız sınırı	Proje başına dakikada en fazla 50 istek
Desteklenen dağıtım	Vertex AI, Gemini ekosistemi ile entegrasyonlar, 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 istem uyumu, daha iyi sahne tutarlılığı ve çok modlu video oluşturma iş akışlarına odaklanan Google’ın amiral gemisi üretken video model ailesidir. Görüntü rehberli üretimi ve kare kontrollü hikâye anlatımı iş akışlarını destekleyerek standart metinden videoya üretimin ötesine geçer. Resmî destek; metinden videoya, görüntüden videoya, istem yeniden yazımı ve ilk/son kare üretim iş akışlarını içerir.

Temel özellikler

Veo 3.1 pratik içerik oluşturma özelliklerine odaklanır:

Çıktılara entegre yerel ses üretimi (diyalog, ortam sesi, SFX). Veo 3.1, görsel zaman çizelgesine hizalı yerel ses (diyalog + ambiyans + SFX) üretir; model, diyaloglar için dudak senkronunu ve ses–görüntü hizalamasını korumayı hedefler.
Daha uzun çıktılar (Veo 3’ün çok kısa kliplerine, 8s, kıyasla 1080p’de ~60 saniyeye kadar destek) ve anlatı sürekliliği için çoklu istemli çok çekimli diziler.
Anahtar kareler arasında çekimi uzatan veya enterpole eden Scene Extension ve First/Last Frame modları.
Flow içinde nesne ekleme ve (yakında) nesne kaldırma ile düzenleme ilkelleri.

Yukarıdaki her madde, manuel VFX işini azaltmak için tasarlanmıştır: ses ve sahne sürekliliği artık sonradan değil, birinci sınıf çıktılar olarak ele alınır.

Teknik ayrıntılar (model davranışı ve girdiler)

Aile ve varyantlar: Veo, Google’ın Veo-3 ailesine aittir; önizleme model kimliği tipik olarak veo3.1-pro; veo3.1 (CometAPI doc). Metin istemlerini, görüntü referanslarını (tek kare veya sekanslar) ve çok çekimli üretim için yapılandırılmış çoklu istem yerleşimlerini kabul eder.

Çözünürlük ve süre: Önizleme dokümantasyonu, daha önceki Veo varyantlarından daha yüksek kaliteyle birlikte 720p/1080p çıktıları, belirli önizleme ayarlarında ~60 saniyeye kadar uzun süre seçeneklerini tarif eder.

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

İstem dili: İngilizce (önizleme).

API sınırları: Tipik önizleme sınırları, proje başına dakikada en fazla 10 API isteği, istek başına en fazla 4 video ve 4, 6 veya 8 saniye arasında seçilebilir video uzunluklarını içerir (referans-görüntü akışları 8s destekler).

Karşılaştırma performansı

Google’ın dahili ve kamuya özetlenen değerlendirmeleri, metinden videoya ve görüntüden videoya görevlerinde metin hizalaması, görsel kalite ve ses–görüntü uyumu gibi ölçütlerde, insan değerlendirici karşılaştırmalarında Veo 3.1 çıktıları için güçlü bir tercih bildirir.

Veo 3.1, MovieGenBench ve VBench gibi kıyaslama veri kümelerinde; genel tercih, istem hizalaması (metinden videoya ve görüntüden videoya), görsel kalite, ses–görüntü hizalaması ve “görsel olarak gerçekçi fizik” gibi çeşitli nesnel eksenlerde, dahili insan değerlendirici karşılaştırmalarında en iyi düzeyde sonuçlar elde etmiştir.

Sınırlamalar ve güvenlik hususları

Sınırlamalar:

Artefaktlar ve tutarsızlık: iyileştirmelere rağmen, belirli aydınlatmalar, ince ayrıntılı fizik ve karmaşık örtülmeler hâlâ artefaktlara yol açabilir; görüntüden videoya tutarlılık (özellikle uzun sürelerde) iyileştirilmiş olsa da kusursuz değildir.
Yanlış bilgi/deepfake riski: daha zengin ses ve nesne ekleme/çıkarma, kötüye kullanım riskini artırır (gerçekçi sahte sesler ve uzatılmış klipler). Google, azaltım önlemlerinden (politika, koruma önlemleri) bahseder ve önceki Veo sürümleri, köken takibi için filigranlama/SynthID işaretlemesine referans verir; yine de teknik korumalar kötüye kullanım riskini tamamen ortadan kaldırmaz.
Maliyet ve işlem hacmi kısıtları: yüksek çözünürlükte ve 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, erişilebilirlik pencereleri ve geri dönüş stratejilerini tartışır.

Güvenlik kontrolleri: Veo 3.1, daha önceki Veo sürümlerinde olduğu gibi içerik politikaları, filigranlama/SynthID sinyallemesi ve önizleme erişim kontrolleri ile entegredir; müşterilerin platform politikasına uyması ve yüksek riskli çıktılar için insan incelemesi uygulaması önerilir.

Pratik kullanım senaryoları

Yaratıcılar için hızlı prototipleme: storyboard’lar → çok çekimli klipler ve animatikler; erken yaratıcı inceleme için yerel diyalog.
Pazarlama ve kısa biçimli içerik: kusursuz fotogerçekçilikten ziyade hızın önemli olduğu 15–60s ürün spotları, sosyal klipler ve konsept tanıtımları.
Görüntü→video uyarlaması: İlk/Son Kare ve Scene Extension aracılığıyla illüstrasyonları, karakterleri veya iki kareyi akıcı geçişlere ya da animasyonlu sahnelere dönüştürme.
Araçların güçlendirilmesi: Flow’a entegre iteratif düzenleme (nesne ekleme/çıkarma, aydınlatma ön ayarları) ile manuel VFX geçişlerini azaltma.

Diğer önde gelen modellerle karşılaştırma

Veo 3.1 vs Veo 3 (önceki sürüm): Veo 3.1, istem uyumu, ses kalitesi ve çok çekimli tutarlılığa odaklanır — artefaktları azaltmaya ve düzenlenebilirliği artırmaya yönelik artımsal ama etkili güncellemeler.

Veo 3.1 vs OpenAI Sora 2: basında bildirilen karşılaştırmalarda; Veo 3.1, daha uzun süreli anlatı kontrolüne, entegre sese ve Flow düzenleme entegrasyonuna vurgu yapar; Sora 2 (basında karşılaştırıldığında) farklı güçlü yönlere (hız, farklı düzenleme hatları) odaklanır. TechRadar ve diğer kaynaklar, Veo 3.1’i, anlatı ve daha uzun video desteği için Sora 2’ye yönelik Google’ın hedefli rakibi olarak çerçeveler. Bağımsız yan yana testler hâlâ sınırlıdır.

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 koşullandırması	Evet	Evet	Kısmi
Sosyal video optimizasyonu	Güçlü	Orta	Güçlü
API ekosistemi entegrasyonu	Google ekosistemi	OpenAI ekosistemi	Yaratıcı araçlar 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
İstem veya görsel girdileri video üretim API’si üzerinden gönderin
Sonuçları yoklayın ve oluşturulan videoları alın
Kamera hareketi, sahne sürekliliği ve tutarlılığı iyileştirmek için istemleri yineleyin

SSS

Fiyatlandırma

Tek bir çalıştırma için yukarıdaki hızlı tahmini kullanın, ardından CometAPI ve resmi fiyat arasındaki tam karşılaştırmayı inceleyin.

5 saniyelik test

$1.60

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

10 saniyelik test

$3.20

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

15 saniyelik test

$4.80

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

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).

API

Çalışan bir uç nokta ve kod örneği kopyalayın, tüm parametrelere ihtiyaç duyduğunuzda tam API referansını açın.

Tek API, üretime hazır model erişimi

Bir kez kimlik doğrulaması yapın, model uç noktasını çağırın ve sağlayıcılar arasında aynı faturalandırma ve izleme akışını koruyun.

POST/v1/videos

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.

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}`);

Yetenekler

Bir mimari seçmeden veya üretim yükünü tahmin etmeden önce önemli model bilgilerini inceleyin.

Desteklenen yetenekler

Mevcut model API'sinin döndürdüğü özellikler.

text-to-video

image-to-video

Giriş ve çıkış

Girişler

text

Çıkışlar

video

Üretim profili

Sağlayıcı: Google
Bağlam: Modele bağlı
Ticari kullanım: Destekleniyor

Kullanım senaryoları

Veo 3.1 modelini video yeteneklerine uygun üretim iş akışları için kullanın, ardından uzun vadeli entegrasyona geçmeden önce alternatifleri karşılaştırın.

Metinden videoya konseptler ve sosyal medya içerikleri

Ürün demoları ve sinematik storyboard'lar

Görselden videoya hareket ve yaratıcı iterasyon

Diğer modeller

CometAPI üzerinden sunulan diğer modelleri kalite, gecikme, yetenek ve fiyat açısından karşılaştırın.

Model karşılaştırmasını aç →

Aliyun

Wan3.0

Hızlı doğrulamadan sinematik çıktıya kadar faturalandırma, oluşturulan videonun süresine, uygun çözünürlük seçimine ve her üretimi planlı bir yaratıcı yatırım faaliyeti kuralına dönüştürmeye dayalıdır.

Modeli görüntüle

MiniMax

MiniMax H3

minimax-h3, yüksek kaliteli yaratıcı prodüksiyon için tasarlanmış yeni bir video üretim modelidir. Sinematik video üretim iş akışları için geliştirilmiş istem anlama, daha güçlü görsel tutarlılık, daha akıcı hareket ve referans görseller üzerinde daha esnek kontrol sunar.

Modeli görüntüle

Bytedance

Seedance 2.5

seedance-2-5, 30 saniyelik hikâye anlatımı için tasarlanmış, hassas referans kontrolü ve güçlü düzenleme yetenekleri sunan yeni nesil bir ses-görüntü ortak üretim modelidir.

Modeli görüntüle

Flux

Flux 3

FLUX 3 - Gerçek Dünya Modelleri: Görsel zekânın belkemiği olarak çok modlu akış modellerine doğru.

Modeli görüntüle

Bytedance

Seedance 2-0

Seedance 2.0, ByteDance’in sinematik, çok çekimli anlatı videoları üretimine odaklanan yeni nesil çok modlu video temel modelidir. Tek çekim metinden videoya demoların aksine Seedance 2.0, referans tabanlı kontrolü (görseller, kısa klipler, ses), çekimler arasında tutarlı karakter/stil sürekliliğini ve yerleşik ses/görüntü senkronizasyonunu vurgular — profesyonel yaratıcı ve ön görselleştirme iş akışları için yapay zekâ videolarını kullanışlı kılmayı hedefler.

Modeli görüntüle

Aliyun

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1, profesyonel içerik üretimi, reklam, kısa filmler, sosyal medya prodüksiyonu ve hikâye anlatımı için tasarlanmış çok modlu bir video üretim modelidir. Bağımsız video üretimi değerlendirmelerinde üst sıralarda yer alarak kayda değer ilgi gören HappyHorse 1.0'ın yeteneklerini, daha güçlü sahne tutarlılığı ve geliştirilmiş görsel sadakat ile genişletir.

Modeli görüntüle

Uptime

Üretime geçmeden önce canlı heartbeat verilerini, uç nokta kullanılabilirliğini ve gözlemlenen yanıt sürelerini inceleyin.

Sürümler

Üretim entegrasyonunu sabitlemeden önce kullanılabilir model tanımlayıcılarını inceleyin.

Model kimliği	açıklama	Kullanılabilirlik	İstek
veo3.1-all	Kullanılan teknoloji resmî değildir ve oluşturma istikrarsızdır vb.	✅	Sohbet formatı
veo3.1	Önerilir, en yeni modele işaret eder	✅	Asenkron Oluşturma

Keşfetmeye devam edin

Modelleri karşılaştırın ve araştırmanıza devam edin

Google

Kullanılabilir

veo3.1

Veo 3.1 API

Başlangıç fiyatı

$0.32 / saniye

Kullanıma dayalı faturalandırma

API sağlığı

Kullanılabilir

Üretim uç noktası

Yanıt süresi

Asenkrona hazır

Gözlemlenen API yanıt süresi

Yayın tarihi

May 31, 2026

Google

Playground

Veo 3.1 modelini gerçek bir istekle deneyin, parametrelerini inceleyin ve API'yi entegre etmeden önce çıktıyı doğrulayın.

Genel Bakış

Veo 3.1 hakkında önemli davranışlar ve entegrasyon noktalarını içeren pratik bir genel bakış.

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 üretim
Girdi türleri	Metin istemleri, görsel girdiler, ilk kare + son kare yönlendirmesi
Çıktı türü	Yapay zekâ üretimi video
Desteklenen çözünürlükler	720p ve 1080p, 4K
Desteklenen en-boy oranları	16:9 ve 9:16
Desteklenen kare hızı	24 FPS
Video süresi	4s, 6s veya 8s klipler (moda bağlı)
İstem dili	İngilizce
İstek başına video sayısı	En fazla 4
API hız sınırı	Proje başına dakikada en fazla 50 istek
Desteklenen dağıtım	Vertex AI, Gemini ekosistemi ile entegrasyonlar, Flow
Desteklenmeyen özellikler (resmi dokümanlar)	Dinamik paylaşılan kota, bazı referans-görüntü iş akışları, standart API akışında yerel video uzatma

Veo 3.1 nedir?

Temel özellikler

Veo 3.1 pratik içerik oluşturma özelliklerine odaklanır:

Çıktılara entegre yerel ses üretimi (diyalog, ortam sesi, SFX). Veo 3.1, görsel zaman çizelgesine hizalı yerel ses (diyalog + ambiyans + SFX) üretir; model, diyaloglar için dudak senkronunu ve ses–görüntü hizalamasını korumayı hedefler.
Daha uzun çıktılar (Veo 3’ün çok kısa kliplerine, 8s, kıyasla 1080p’de ~60 saniyeye kadar destek) ve anlatı sürekliliği için çoklu istemli çok çekimli diziler.
Anahtar kareler arasında çekimi uzatan veya enterpole eden Scene Extension ve First/Last Frame modları.
Flow içinde nesne ekleme ve (yakında) nesne kaldırma ile düzenleme ilkelleri.

Yukarıdaki her madde, manuel VFX işini azaltmak için tasarlanmıştır: ses ve sahne sürekliliği artık sonradan değil, birinci sınıf çıktılar olarak ele alınır.

Teknik ayrıntılar (model davranışı ve girdiler)

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

İstem dili: İngilizce (önizleme).

Karşılaştırma performansı

Sınırlamalar ve güvenlik hususları

Sınırlamalar:

Artefaktlar ve tutarsızlık: iyileştirmelere rağmen, belirli aydınlatmalar, ince ayrıntılı fizik ve karmaşık örtülmeler hâlâ artefaktlara yol açabilir; görüntüden videoya tutarlılık (özellikle uzun sürelerde) iyileştirilmiş olsa da kusursuz değildir.
Yanlış bilgi/deepfake riski: daha zengin ses ve nesne ekleme/çıkarma, kötüye kullanım riskini artırır (gerçekçi sahte sesler ve uzatılmış klipler). Google, azaltım önlemlerinden (politika, koruma önlemleri) bahseder ve önceki Veo sürümleri, köken takibi için filigranlama/SynthID işaretlemesine referans verir; yine de teknik korumalar kötüye kullanım riskini tamamen ortadan kaldırmaz.
Maliyet ve işlem hacmi kısıtları: yüksek çözünürlükte ve 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, erişilebilirlik pencereleri ve geri dönüş stratejilerini tartışır.

Pratik kullanım senaryoları

Yaratıcılar için hızlı prototipleme: storyboard’lar → çok çekimli klipler ve animatikler; erken yaratıcı inceleme için yerel diyalog.
Pazarlama ve kısa biçimli içerik: kusursuz fotogerçekçilikten ziyade hızın önemli olduğu 15–60s ürün spotları, sosyal klipler ve konsept tanıtımları.
Görüntü→video uyarlaması: İlk/Son Kare ve Scene Extension aracılığıyla illüstrasyonları, karakterleri veya iki kareyi akıcı geçişlere ya da animasyonlu sahnelere dönüştürme.
Araçların güçlendirilmesi: Flow’a entegre iteratif düzenleme (nesne ekleme/çıkarma, aydınlatma ön ayarları) ile manuel VFX geçişlerini azaltma.

Diğer önde gelen modellerle karşılaştırma

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 koşullandırması	Evet	Evet	Kısmi
Sosyal video optimizasyonu	Güçlü	Orta	Güçlü
API ekosistemi entegrasyonu	Google ekosistemi	OpenAI ekosistemi	Yaratıcı araçlar 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
İstem veya görsel girdileri video üretim API’si üzerinden gönderin
Sonuçları yoklayın ve oluşturulan videoları alın
Kamera hareketi, sahne sürekliliği ve tutarlılığı iyileştirmek için istemleri yineleyin

SSS

Fiyatlandırma

Tek bir çalıştırma için yukarıdaki hızlı tahmini kullanın, ardından CometAPI ve resmi fiyat arasındaki tam karşılaştırmayı inceleyin.

5 saniyelik test

$1.60

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

10 saniyelik test

$3.20

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

15 saniyelik test

$4.80

Tahmini CometAPI kullanım maliyeti

Veo 3.1 için Fiyatlandırma

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

Çalışan bir uç nokta ve kod örneği kopyalayın, tüm parametrelere ihtiyaç duyduğunuzda tam API referansını açın.

Tek API, üretime hazır model erişimi

Bir kez kimlik doğrulaması yapın, model uç noktasını çağırın ve sağlayıcılar arasında aynı faturalandırma ve izleme akışını koruyun.

POST/v1/videos

Veo 3.1 için örnek kod ve API

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}`);

Yetenekler

Bir mimari seçmeden veya üretim yükünü tahmin etmeden önce önemli model bilgilerini inceleyin.

Desteklenen yetenekler

Mevcut model API'sinin döndürdüğü özellikler.

text-to-video

image-to-video

Giriş ve çıkış

Girişler

text

Çıkışlar

video

Üretim profili

Sağlayıcı: Google
Bağlam: Modele bağlı
Ticari kullanım: Destekleniyor

Kullanım senaryoları

Veo 3.1 modelini video yeteneklerine uygun üretim iş akışları için kullanın, ardından uzun vadeli entegrasyona geçmeden önce alternatifleri karşılaştırın.

Metinden videoya konseptler ve sosyal medya içerikleri

Ürün demoları ve sinematik storyboard'lar

Görselden videoya hareket ve yaratıcı iterasyon

Diğer modeller

CometAPI üzerinden sunulan diğer modelleri kalite, gecikme, yetenek ve fiyat açısından karşılaştırın.

Model karşılaştırmasını aç →

seedance-2-5, 30 saniyelik hikâye anlatımı için tasarlanmış, hassas referans kontrolü ve güçlü düzenleme yetenekleri sunan yeni nesil bir ses-görüntü ortak üretim modelidir.

Modeli görüntüle

Flux

Flux 3

FLUX 3 - Gerçek Dünya Modelleri: Görsel zekânın belkemiği olarak çok modlu akış modellerine doğru.

Uptime

Üretime geçmeden önce canlı heartbeat verilerini, uç nokta kullanılabilirliğini ve gözlemlenen yanıt sürelerini inceleyin.

Sürümler

Üretim entegrasyonunu sabitlemeden önce kullanılabilir model tanımlayıcılarını inceleyin.

Model kimliği	açıklama	Kullanılabilirlik	İstek
veo3.1-all	Kullanılan teknoloji resmî değildir ve oluşturma istikrarsızdır vb.	✅	Sohbet formatı
veo3.1	Önerilir, en yeni modele işaret eder	✅	Asenkron Oluşturma

Keşfetmeye devam edin