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Veo 3.1 Pro

每秒:$0.25
Veo 3.1-Pro 指的是 Google 的 Veo 3.1 系列的高階存取/設定 — 這是一代支援音訊的短影片模型,並加入更豐富的原生音訊、改進的敘事/剪輯控制與場景延伸工具。
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Veo 3.1-Pro 指的是 Google 的 Veo 3.1 系列的高階存取/配置—這一代為短片、支援音訊的影片模型,加入了更豐富的原生音訊、改進的敘事/剪輯控制與場景延伸工具;“Pro” 標籤通常用於表示 Google 訂閱與產品生態中的較高存取或品質等級,而非表示公開架構有根本性差異。

如何存取 Veo 3.1 Pro API

步驟 1:註冊以取得 API 金鑰

登入 cometapi.com。若您尚未成為我們的用戶,請先註冊。登入您的 CometAPI 控制台。取得該介面的存取憑證 API 金鑰。在個人中心的 API token 中點擊「Add Token」,取得 token 金鑰:sk-xxxxx 並提交。

步驟 2:向 Veo 3 Pro API 發送請求

選擇 “\veo3.1-pro \” 端點以發送 API 請求並設定請求體。請求方法與請求體可從我們網站的 API 文件取得。我們的網站也提供 Apifox 測試以便於您使用。將 <YOUR_API_KEY> 替換為您帳戶中的實際 CometAPI 金鑰。基礎 URL 為 Veo3 Async Generation(https://api.cometapi.com/v1/videos)。

將您的問題或請求插入 content 欄位——這是模型將回應的內容。處理 API 回應以取得生成的答案。

步驟 3:擷取並驗證結果

處理 API 回應以取得生成的答案。處理完成後,API 會返回任務狀態與輸出資料。

想了解更多關於 Veo3.1 的資訊,請參閱 Veo3.1 頁面。

常見問題

Can Veo 3.1 Pro generate videos with synchronized audio?

是的,Veo 3.1 Pro 具備原生音訊生成功能,可自動產生與視覺時間線同步的整合對話、環境音與音效。

What is the maximum video length and resolution supported by Veo 3.1 Pro API?

Veo 3.1 Pro 支援生成最長約 60 秒、1080p 解析度的影片,並可透過多重提示序列維持敘事連貫性。

How does Veo 3.1 Pro handle scene extension and interpolation?

Veo 3.1 Pro 提供 Scene Extension 模式與 First/Last Frame 功能,可延展畫面或在關鍵影格間進行插值,支援更長的敘事片段。

When should I use Veo 3.1 Pro instead of standard Veo 3.1?

當你需要更強的敘事控制、原生音訊整合與進階場景延展工具時,請選擇 Veo 3.1 Pro;它是 Veo 3.1 系列的高階方案。

Does Veo 3.1 Pro API support object manipulation in generated videos?

是的,Veo 3.1 Pro 可在 Flow 介面中插入物件;物件移除與編輯功能預計於未來更新提供。

What is the enhance_prompt parameter in Veo 3.1 Pro API?

enhance_prompt 參數會自動優化你的輸入提示,透過強化敘事結構與視覺描述來提升影片生成效果。

How does the Veo 3.1 Pro API handle asynchronous video generation?

Veo 3.1 Pro 採用非同步、任務制流程:你先建立生成任務並取得 task_id,之後輪詢 /query 端點以檢查狀態,待完成後取得 video_url。

Veo 3.1 Pro 的功能

探索 Veo 3.1 Pro 的核心功能,專為提升效能和可用性而設計。了解這些功能如何為您的專案帶來效益並改善使用者體驗。

Veo 3.1 Pro 的定價

探索 Veo 3.1 Pro 的競爭性定價,專為滿足各種預算和使用需求而設計。我們靈活的方案確保您只需為實際使用量付費,讓您能夠隨著需求增長輕鬆擴展。了解 Veo 3.1 Pro 如何在保持成本可控的同時提升您的專案效果。
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Veo 3.1 Pro 的範例程式碼和 API

存取完整的範例程式碼和 API 資源,以簡化您的 Veo 3.1 Pro 整合流程。我們詳盡的文件提供逐步指引,協助您在專案中充分發揮 Veo 3.1 Pro 的潛力。
POST
/v1/videos
Python
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-pro_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-pro",
        "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-pro_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-pro",
        "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}")

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-pro_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: $COMETAPI_KEY" \
  -F 'prompt=A breathtaking mountain landscape with clouds flowing through valleys, cinematic aerial shot' \
  -F 'model=veo3.1-pro' \
  -F 'size=16x9' \
  -F "input_reference=@${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 Pro的版本

Veo 3.1 Pro擁有多個快照的原因可能包括:更新後輸出結果存在差異需保留舊版快照以確保一致性、為開發者提供適應與遷移的過渡期,以及不同快照對應全球或區域端點以優化使用者體驗等潛在因素。各版本間的具體差異請參閱官方文件說明。
version
veo3.1-pro

更多模型

O

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每秒:$0.24
Sora 2 Pro 是我們最先進且最強大的媒體生成模型,能生成帶有同步音訊的影片。它可以從自然語言或圖像創建細節豐富、動態的影片片段。
O

Sora 2

每秒:$0.08
超強大的影片生成模型,具備音效,支援對話格式。
M

mj_fast_video

每次請求:$0.6
Midjourney video generation
X

Grok Imagine Video

每秒:$0.04
可根據文字提示生成影片,將靜態圖片動態化,或以自然語言編輯現有影片。API 支援為生成的影片自訂時長、寬高比與解析度 — SDK 會自動處理非同步輪詢。
G

Veo 3.1

每秒:$0.05
Veo 3.1 是 Google 對其 Veo 文本與圖像→影片系列的一次漸進但意義重大的更新,新增更豐富的原生音訊、更長且更可控的影片輸出,以及更精細的編輯與場景層級控制。
G

Veo 3 Pro

G

Veo 3 Pro

每秒:$0.25
Veo 3 pro 表示生產級的 Veo 3 影片模型體驗 (高保真、原生音訊,以及擴充的工具集)

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