High-efficiency Veo 3.1 Lite text-to-video: create video with synchronized audio from text prompts. Targets high-volume applications with strong price efficiency; 720p/1080p and flexible duration options. Does not support 4K outputs or Extension.

High-efficiency Veo 3.1 Lite text-to-video: create video with synchronized audio from text prompts. Targets high-volume applications with strong price efficiency; 720p/1080p and flexible duration options. Does not support 4K outputs or Extension.
आपके अनुरोध की लागत 0.05 प्रति रन होगी। $10 के साथ आप इस मॉडल को लगभग 200 बार चला सकते हैं।
आगे आप यह कर सकते हैं:
import requests
import time
# Step 1: Start video generation
generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "google/veo3.1-lite/text-to-video",
"prompt": "A beautiful sunset over the ocean with gentle waves",
"width": 512,
"height": 512,
"duration": 3,
"fps": 24,
}
generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
generate_result = generate_response.json()
prediction_id = generate_result["data"]["id"]
# Step 2: Poll for result
poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
def check_status():
while True:
response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
result = response.json()
if result["data"]["status"] in ["completed", "succeeded"]:
print("Generated video:", result["data"]["outputs"][0])
return result["data"]["outputs"][0]
elif result["data"]["status"] == "failed":
raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
else:
# Still processing, wait 2 seconds
time.sleep(2)
video_url = check_status()अपनी प्रोग्रामिंग भाषा के लिए आवश्यक पैकेज इंस्टॉल करें।
pip install requestsसभी API अनुरोधों के लिए API कुंजी के माध्यम से प्रमाणीकरण आवश्यक है। आप अपनी API कुंजी Atlas Cloud डैशबोर्ड से प्राप्त कर सकते हैं।
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}क्लाइंट-साइड कोड या सार्वजनिक रिपॉज़िटरी में अपनी API कुंजी कभी उजागर न करें। इसके बजाय एनवायरनमेंट वेरिएबल या बैकएंड प्रॉक्सी का उपयोग करें।
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "your-model",
"prompt": "A beautiful landscape"
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())एक असिंक्रोनस जनरेशन अनुरोध सबमिट करें। API एक प्रेडिक्शन ID लौटाता है जिसका उपयोग आप स्थिति जाँचने और परिणाम प्राप्त करने के लिए कर सकते हैं।
/api/v1/model/generateVideoimport requests
url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateVideo"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "google/veo3.1-lite/text-to-video",
"input": {
"prompt": "A beautiful sunset over the ocean with gentle waves"
}
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()
print(f"Prediction ID: {result['id']}")
print(f"Status: {result['status']}"){
"id": "pred_abc123",
"status": "processing",
"model": "model-name",
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}अपने अनुरोध की वर्तमान स्थिति जाँचने के लिए प्रेडिक्शन एंडपॉइंट को पोल करें।
/api/v1/model/prediction/{prediction_id}import requests
import time
prediction_id = "pred_abc123"
url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }
while True:
response = requests.get(url, headers=headers)
result = response.json()
status = result["data"]["status"]
print(f"Status: {status}")
if status in ["completed", "succeeded"]:
output_url = result["data"]["outputs"][0]
print(f"Output URL: {output_url}")
break
elif status == "failed":
print(f"Error: {result['data'].get('error', 'Unknown')}")
break
time.sleep(3)processingअनुरोध अभी भी प्रोसेस हो रहा है।completedजनरेशन पूर्ण हो गया है। आउटपुट उपलब्ध हैं।succeededजनरेशन सफल रहा। आउटपुट उपलब्ध हैं।failedजनरेशन विफल हो गया। एरर फ़ील्ड जाँचें।{
"data": {
"id": "pred_abc123",
"status": "completed",
"outputs": [
"https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.mp4"
],
"metrics": {
"predict_time": 45.2
},
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
"completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}
}Atlas Cloud स्टोरेज पर फ़ाइलें अपलोड करें और एक URL प्राप्त करें जिसका उपयोग आप अपने API अनुरोधों में कर सकते हैं। अपलोड के लिए multipart/form-data का उपयोग करें।
/api/v1/model/uploadMediaimport requests
url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }
with open("image.png", "rb") as f:
files = {"file": ("image.png", f, "image/png")}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
result = response.json()
download_url = result["data"]["download_url"]
print(f"File URL: {download_url}"){
"data": {
"download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
"file_name": "image.png",
"content_type": "image/png",
"size": 1024000
}
}अनुरोध बॉडी में निम्नलिखित पैरामीटर स्वीकार किए जाते हैं।
कोई पैरामीटर उपलब्ध नहीं है।
{
"model": "google/veo3.1-lite/text-to-video"
}API जनरेट किए गए आउटपुट URL के साथ एक प्रेडिक्शन प्रतिक्रिया लौटाता है।
{
"id": "pred_abc123",
"status": "completed",
"model": "model-name",
"outputs": [
"https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.mp4"
],
"metrics": {
"predict_time": 45.2
},
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
"completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}Atlas Cloud Skills 300+ AI मॉडल को सीधे आपके AI कोडिंग असिस्टेंट में इंटीग्रेट करता है। इंस्टॉल करने के लिए एक कमांड, फिर इमेज, वीडियो जनरेट करने और LLM के साथ चैट करने के लिए प्राकृतिक भाषा का उपयोग करें।
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsAtlas Cloud डैशबोर्ड से अपनी API कुंजी प्राप्त करें और इसे एनवायरनमेंट वेरिएबल के रूप में सेट करें।
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"एक बार इंस्टॉल होने के बाद, आप सभी Atlas Cloud मॉडल तक पहुँचने के लिए अपने AI असिस्टेंट में प्राकृतिक भाषा का उपयोग कर सकते हैं।
Atlas Cloud MCP Server आपके IDE को Model Context Protocol के माध्यम से 300+ AI मॉडल से जोड़ता है। किसी भी MCP-संगत क्लाइंट के साथ काम करता है।
npx -y atlascloud-mcpअपने IDE की MCP सेटिंग्स फ़ाइल में निम्नलिखित कॉन्फ़िगरेशन जोड़ें।
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}स्कीमा उपलब्ध नहींअपने मॉडल अनुरोध इतिहास तक पहुंचने के लिए आपको साइन इन करना होगा।
साइन इन करेंVeo 3.1 Lite Preview (veo-3.1-lite-generate-preview) is a high-efficiency, developer-oriented video model from Google. It targets high-volume applications with strong price efficiency while still delivering high-fidelity generation, editing, and cinematic control derived from the Veo 3.1 family. Outputs are video with audio. Per the official model page, Veo 3.1 Lite Preview does not support 4K outputs or Extension; see the broader Video generation documentation for full platform capabilities.
Generate videos using Google's Veo 3.1 Lite model.
A lightweight, cost-effective variant of Veo 3.1 that always generates video with audio.
For best results, prompts should be descriptive and clear. Include:
The model supports: