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

Evet. Veo 3.1 hem metinden videoya hem de görselden videoya iş akışlarını destekler ve içerik üreticilerinin istemlerden, görsellerden veya kare rehberliği iş akışlarından başlamasına olanak tanır.

When should I use Veo 3.1 instead of Sora 2?

Ses senkronizasyonu, görüntü güdümlü iş akışları, dikey içerik üretimi veya Google araçlarıyla ekosistem entegrasyonu en önemli olduğunda Veo 3.1'i tercih edin.

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 resmi fiyatın %20'si olacaktır.

Uygun Fiyatlı Veo 3.1 API | image-to-video

Veo 3.1 için Playground

Veo 3.1'ın Playground'unu keşfedin — modelleri test etmek ve sorguları gerçek zamanlı olarak çalıştırmak için etkileşimli bir ortam. Prompt'ları deneyin, parametreleri ayarlayın ve geliştirmeyi hızlandırmak ve kullanım senaryolarını doğrulamak için anında yineleyin.

Veo 3.1'in Teknik Özellikleri

Öğe	Veo 3.1 (genel 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, görüntü girdileri, ilk kare + son kare yönlendirmesi
Çıktı türü	Yapay zekâ tarafından üretilmiş 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 ekosistem entegrasyonları, Flow
Desteklenmeyen özellikler (resmi dokümanlar)	Dinamik paylaşılan kota, bazı referans-görüntü iş akışları, standart API akışında yerel video uzantısı

Veo 3.1 nedir?

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

Temel özellikler

Veo 3.1 pratik içerik oluşturma özelliklerine odaklanır:

Yerel ses üretimi (diyalog, ortam sesi, SFX) çıktılara entegredir. Veo 3.1, görsel zaman çizelgesine hizalanmış yerel ses (diyalog + ortam + SFX) üretir; model, diyalog ve sahne ipuçlarında dudak senkronu ile işitsel–görsel hizalamayı korumayı amaçlar.
Daha uzun çıktılar (Veo 3’ün çok kısa kliplerine, 8s, kıyasla ~60 saniye / 1080p’ye kadar destek) ve anlatı sürekliliği için çoklu istemli çok çekimli diziler.
Sahne Uzatma ve İlk/Son Kare modları, ana kareler arasında görüntüyü uzatır veya enterpole eder.
Nesne ekleme ve (yakında) nesne kaldırma ile Flow içinde temel düzenleme araçları.

Yukarıdaki her madde, manuel VFX işini azaltmak üzere tasarlanmıştır: ses ve sahne sürekliliği artık sonradan düşünülen unsurlar değil, birinci sınıf çıktılardır.

Teknik ayrıntılar (model davranışı ve girdiler)

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

Çözünürlük ve süre: Önizleme dokümantasyonu, önceki Veo varyantlarına kıyasla daha yüksek doğrulukla 720p/1080p çıktıları ve (belirli önizleme ayarlarında) ~60 saniyeye kadar daha uzun süre seçeneklerini tanımlar.

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

İstem dili: İngilizce (önizleme).

API sınırları: tipik önizleme sınırları şunları içerir: proje başına dakikada en fazla 10 API isteği, istek başına en fazla 4 video ve video uzunlukları olarak 4, 6 veya 8 saniye (referans-görüntü akışları 8s destekler).

Kıyaslama performansı

Google’ın dahili ve kamuya özetlenen değerlendirmeleri, metin uyumu, görsel kalite ve işitsel–görsel tutarlılık gibi ölçütlerde (metin→video ve görüntü→video görevleri) insan değerlendirici karşılaştırmalarında Veo 3.1 çıktıları için güçlü tercih rapor etmektedir.

Veo 3.1, MovieGenBench ve VBench gibi kıyaslama veri kümelerinde genel tercih, istem hizalaması (metin→video ve görüntü→video), görsel kalite, ses–görüntü hizalaması ve “görsel olarak gerçekçi fizik” gibi çeşitli nesnel eksenlerde dahili insan değerlendirici karşılaştırmalarında alanın en iyisi sonuçlar elde etti.

Sınırlamalar ve güvenlik hususları

Sınırlamalar:

Artefaktlar ve tutarsızlık: iyileştirmelere rağmen belirli aydınlatmalar, ince ayrıntılı fizik ve karmaşık örtülmeler hâlâ artefaktlara yol açabilir; görüntü→video tutarlılığı (özellikle uzun sürelerde) iyileştirilmiş olsa da kusursuz değildir.
Yanlış bilgi/deepfake riski: daha zengin ses + nesne ekleme/kaldırma, kötüye kullanım riskini artırır (gerçekçi sahte ses ve uzatılmış klipler). Google, azaltımlar (politika, korumalar) ve önceki Veo sürümlerinde köken belirlemeye yardımcı olmak üzere filigranlama/SynthID uygulamalarına atıf yapmaktadır; ancak teknik korumalar kötüye kullanım riskini tamamen ortadan kaldırmaz.
Maliyet ve iş hacmi kısıtları: yüksek çözünürlüklü, uzun videolar hesaplama açısından pahalıdır ve şu anda ücretli önizleme kapsamında sınırlandırılmıştır—görüntü modellerine kıyasla daha yüksek gecikme ve maliyet bekleyin. Topluluk gönderileri ve Google forum konuları, kullanılabilirlik pencereleri ve geri dönüş stratejilerini tartışır.

Güvenlik kontrolleri: Veo3.1, entegre içerik politikaları, önceki Veo sürümlerinde watermarking/synthID sinyallemesi ve önizleme erişim kontrollerine sahiptir; müşterilere platform politikasına uymaları ve yüksek riskli çıktılar için insan denetimi uygulamaları tavsiye edilir.

Pratik kullanım örnekleri

Yaratıcılar için hızlı prototipleme: storyboard’lar → erken yaratıcı inceleme için yerel diyaloglu çok çekimli klipler ve animatikler.
Pazarlama ve kısa biçimli içerik: hızın kusursuz fotogerçekçilikten daha önemli olduğu 15–60 sn ürün spotları, sosyal klipler ve konsept tanıtımları.
Görüntü→video uyarlaması: İlk/Son Kare ve Sahne Uzatma ile illüstrasyonları, karakterleri veya iki kareyi akıcı geçişlere ya da animasyonlu sahnelere dönüştürme.
Araç takviyesi: yinelemeli düzenleme (nesne ekleme/kaldırma, aydınlatma ön ayarları) için Flow’a entegre edilmiş; bu da manuel VFX geçişlerini azaltır.

Diğer önde gelen modellerle karşılaştırma

Veo 3.1 vs Veo 3 (selef): Veo 3.1, iyileştirilmiş istem uyumu, ses kalitesi ve çok çekimli tutarlılık üzerine odaklanır — artefaktları azaltmayı ve düzenlenebilirliği artırmayı hedefleyen artımlı ancak 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 entegrasyonuna vurgu yapar; Sora 2 (basındaki karşılaştırmalarda) farklı güçlü yönlere odaklanır (hız, farklı düzenleme hatları). TechRadar ve diğer yayınlar, Veo 3.1’i anlatı ve daha uzun video desteği için Google’ın Sora 2’ye yönelik hedefli rakibi olarak çerçeveliyor. Bağımsız yan yana testler hâlâ sınırlı.

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	Üretici 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 istem veya görüntü girdilerini gönderin
Sonuçları yoklayın ve oluşturulan videoları alın
Kamera hareketi, sahne sürekliliği ve tutarlılık iyileştirmeleri için istemleri yineleyin

SSS

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.

POST

/v1/videos

#!/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"

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"

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}`);

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 resmi değildir ve oluşturma istikrarsızdır vb.	✅	Chat biçimi
veo3.1	Önerilir, en yeni modele işaret eder	✅	Async Generation