Veo 3.1

Saniyede:$0.05

Veo 3.1, Google'ın Veo metin ve görsel→video ailesine getirilen kademeli ama önemli bir güncelleme olup, daha zengin yerleşik ses, daha uzun ve daha kontrol edilebilir video çıktıları ve daha hassas düzenleme ile sahne düzeyi kontroller ekliyor.

Yeni

Ticari kullanım

Playground

Genel Bakış

Özellikler

Fiyatlandırma

API

Sürümler

Temel özellikler

Veo 3.1, pratik içerik oluşturma özelliklerine odaklanır:

Çıktılara entegre yerleşik ses üretimi (diyalog, ortam sesi, SFX). Veo 3.1, görsel zaman çizelgesine hizalı yerleşik ses (diyalog + ambiyans + SFX) üretir; model, diyalog ve sahne ipuçları için dudak senkronunu ve ses–görüntü hizalamasını korumayı hedefler.
Daha uzun çıktılar (Veo 3’ün çok kısa klipleri, 8s, ile karşılaştırıldığında ~60 saniyeye / 1080p’ye kadar destek) ve anlatı sürekliliği için çoklu istemli çoklu çekim dizileri.
Ana kareler arasında görüntüyü genişleten veya interpolasyon yapan Scene Extension ve First/Last Frame modları.
Flow içinde nesne ekleme ve (yakında) nesne kaldırma ile düzenleme primitifleri.

Yukarıdaki her madde, manuel VFX işini azaltmak için tasarlanmıştır: ses ve sahne sürekliliği artık sonradan düşünülmüş unsurlar değil, birincil 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 doc). Metin istemlerini, görsel referanslarını (tek kare veya diziler) ve çoklu çekim üretimi için yapılandırılmış çoklu istem yerleşimlerini kabul eder.

Çözünürlük ve süre: Önizleme belgeleri, çıktıları 720p/1080p olarak ve belirli önizleme ayarlarında ~60 saniyeye kadar daha uzun süre seçenekleri ve önceki Veo varyantlarına göre daha yüksek doğrulukla tanımlar.

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

İstem dili: İngilizce (önizleme).

API sınırları: tipik önizleme sınırları arasında proje başına dakikada en fazla 10 API isteği, istek başına en fazla 4 video, ve video uzunlukları için 4, 6 veya 8 saniye seçenekleri bulunur (referans-görsel akışları 8s destekler).

Kıyaslama performansı

Google’ın dahili ve kamuya özetlenen değerlendirmeleri, insan değerlendiricilerin karşılaştırmalarında metin hizalaması, görsel kalite ve ses–görüntü tutarlılığı gibi ölçütlerde Veo 3.1 çıktıları için güçlü tercih bildirir (metinden videoya ve görüntüden videoya görevler).

Veo 3.1, MovieGenBench ve VBench gibi kıyas setlerinde dahili insan-değerlendirici karşılaştırmalarında birkaç nesnel eksende — genel tercih, istem hizalaması (metinden videoya ve görüntüden videoya), görsel kalite, ses–video hizalaması ve “görsel olarak gerçekçi fizik” — üzerinde en ileri düzey sonuçlar elde etmiştir.

Sınırlamalar ve güvenlik hususları

Sınırlamalar:

Artefaktlar ve tutarsızlık: iyileştirmelere rağmen belirli ışık koşulları, ince ayrıntılı fizik ve karmaşık örtülmeler artefaktlara yol açabilir; görüntü→video tutarlılığı (özellikle uzun sürelerde) gelişmiştir ancak mükemmel değildir.
Yanlış bilgi / deepfake riski: daha zengin ses ve nesne ekleme/kaldırma suistimal riskini artırır (gerçekçi sahte ses ve uzatılmış klipler). Google, politika ve korumalar gibi önlemlerden bahseder ve önceki Veo sürümleri kaynak doğruluğu için filigranlama/SynthID’i vurgulamıştır; ancak teknik korumalar suistimali tamamen engellemez.
Maliyet ve throughput kısıtları: yüksek çözünürlüklü, uzun videolar hesaplama açısından pahalıdır ve şu anda ücretli bir önizlemede sınırlandırılmıştır — görsel modellerle karşılaştırıldığında daha yüksek gecikme ve maliyet beklenir. Topluluk paylaşımları ve Google forum başlıkları, uygunluk pencereleri ve geri dönüş stratejilerini tartışır.

Güvenlik kontrolleri: Veo3.1, içerik politikaları, önceki Veo sürümlerinde filigranlama/SynthID sinyallemesi ve önizleme erişim kontrolleri ile entegredir; müşterilere platform politikasına uymaları ve yüksek riskli çıktılarda insan incelemesi uygulamaları tavsiye edilir.

Pratik kullanım senaryoları

Yaratıcılar için hızlı prototipleme: storyboard’lar → erken yaratıcı inceleme için yerleşik diyalog içeren çoklu çekim klipler ve animatikler.
Pazarlama ve kısa biçimli içerik: mükemmel fotogerçekçiliğin ikinci planda kaldığı, 15–60 sn ürün tanıtımları, sosyal klipler ve konsept teaser’ları.
Görüntü→video uyarlama: First/Last Frame ve Scene Extension ile illüstrasyonları, karakterleri veya iki kareyi akıcı geçişlere ya da animasyonlu sahnelere dönüştürme.
Araç seti genişletme: manuel VFX geçişlerini azaltan yinelemeli düzenleme (nesne ekleme/kaldırma, ışıklandırma ön ayarları) için Flow’a entegre.

Diğer önde gelen modellerle karşılaştırma

Veo 3.1 vs Veo 3 (selef): Veo 3.1, iyileştirilmiş istem uyumu, ses kalitesi ve çoklu çekim tutarlılığına odaklanır — artefaktları azaltmayı ve düzenlenebilirliği artırmayı hedefleyen artımlı ancak etkili güncellemeler.

Veo 3.1 vs OpenAI Sora 2: basında raporlanan ödünleşimler: Veo 3.1, daha uzun biçimli anlatı kontrolünü, entegre sesi 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 Sora 2’ye Google’ın hedeflenmiş rakibi olarak çerçeveler. Bağımsız yan yana testler hâlâ sınırlıdır.

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.

veo3.1（videos）

Model name	Tags	Calculate price
veo3.1-all	videos	$0.20000
veo3.1	videos	$0.40000

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

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	Fiyat	İstek
veo3.1-all	Kullanılan teknoloji resmî değildir ve üretim istikrarsızdır vb.	✅	$0.2 / istek başına	Sohbet biçimi
veo3.1	Önerilir, en son modele işaret eder	✅	$0.4/ istek başına	Asenkron Oluşturma

Daha Fazla Model

İlgili Blog

Apr 20, 2026

Kling 3.0 vs Veo 3.1: 2026'nın Nihai Yapay Zekâ Video Oluşturucu Düellosu

Kling 3.0, yerel 4K çok çekimli hikâye anlatımı ve üstün kamera kontrolüyle şu anda lider konumda. Veo 3.1, fotogerçekçi fizik, yerel ses senkronizasyonu ve Google ekosistemi entegrasyonu konularında öne çıkıyor; bu da onu sinematik veya kurumsal projeler için ideal kılıyor. Çoğu kullanıcı için kazanan önceliklere bağlıdır: hız, tutarlılık ve maliyet için Kling 3.0; üst düzey gerçekçilik ve ses için Veo 3.1.

Apr 1, 2026

Google Veo 3.1 Lite nedir?

Veo 3.1 Lite nedir? Veo 3.1 Lite, geliştiriciler için Google'ın en yeni uygun maliyetli video üretim modelidir ve 31 Mart 2026'da yayımlandı. Metinden videoya ve görüntüden videoya destek verir, sesli video çıktısı üretir ve yüksek hacimli uygulamalar için tasarlanmıştır. Google, aynı hızı korurken maliyetinin Veo 3.1 Fast'in yarısından az olduğunu ve 16:9 ile 9:16 çıktı biçimlerinin yanı sıra 720p/1080p çözünürlük desteği sunduğunu söylüyor.

Mar 25, 2026

Grok Imagine'i Ücretsiz Nasıl Edinirsiniz: Erişim, Fiyatlandırma ve Alternatifler

Grok Imagine Video, Mart 2026 itibarıyla resmi xAI/Grok platformlarında ücretsiz değildir (yüksek talep ve kötüye kullanım endişeleri nedeniyle ücretsiz katman kaldırılmıştır), ancak CometAPI gibi üçüncü taraf toplayıcılar aracılığıyla buna uygun maliyetle — veya ücretsiz başlangıç kredileriyle — erişebilirsiniz. CometAPI, modeli saniyesi yalnızca 0,04 $ (480p) karşılığında sunar ve yeni kullanıcılar kayıt sırasında çoğu zaman 1–5 $ ücretsiz kredi alır.

Mar 5, 2026

Veo 3.1 ile videolar nasıl düzenlenir

Google, Ekim 2025'in ortalarında, daha yüksek kaliteli kısa filmler üreten geliştirilmiş bir metinden videoya dönüştürme modeli olarak Veo 3.1'i (ve bir Veo 3.1 Fast varyantını) kamuoyuna tanıttı.

Jan 31, 2026

vidu Q3 nedir? Belki de 2026'nın en iyi yapay zeka video modeli olabilir.

Vidu Q3, 2026’nın başlarında, yapay zekâ destekli video üretiminin kısa, yenilik amaçlı kliplerden gerçekten anlatı odaklı, çok çekimli hikâye anlatımına doğru evrildiğinin şimdiye kadarki en net işaretlerinden biri olarak gündeme girdi. Genel kullanıma açılmasından sonraki aylarda Vidu Q3, içerik üreticilerinin iş akışlarının, araştırma pilotlarının ve ticari pilotların vazgeçilmez bir parçası haline geldi — ve bunun iyi bir nedeni var: süreyi, görsel-işitsel entegrasyonu ve çok çekimli tutarlılığı önceki modellerin çoğundan daha ileriye taşıyor; ayrıca programatik kullanım için geliştiriciye yönelik bir API sunuyor.