Generate visually compelling videos from text in record time. Veo 3.1 Fast Text-to-Video prioritizes speed and responsiveness while maintaining impressive fidelity for rapid creative iteration.
入力
出力
待機中各実行には$0.1かかります。$10で約100回実行できます。
次にできること：
コード例
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-fast/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()インストール
お使いの言語に必要なパッケージをインストールしてください。
pip install requests認証
すべての API リクエストには API キーによる認証が必要です。API キーは Atlas Cloud ダッシュボードから取得できます。
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"HTTP ヘッダー
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}API キーをクライアントサイドのコードや公開リポジトリに公開しないでください。代わりに環境変数またはバックエンドプロキシを使用してください。
リクエストを送信
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())リクエストを送信
非同期生成リクエストを送信します。API は予測 ID を返し、それを使用してステータスの確認や結果の取得ができます。
/api/v1/model/generateVideoリクエストボディ
import 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-fast/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']}")レスポンス
{
"id": "pred_abc123",
"status": "processing",
"model": "model-name",
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}ステータスを確認
予測エンドポイントをポーリングして、リクエストの現在のステータスを確認します。
/api/v1/model/prediction/{prediction_id}ポーリング例
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)ステータス値
processingリクエストはまだ処理中です。completed生成が完了しました。出力が利用可能です。succeeded生成が成功しました。出力が利用可能です。failed生成に失敗しました。エラーフィールドを確認してください。完了レスポンス
{
"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"
}
}ファイルをアップロード
Atlas Cloud ストレージにファイルをアップロードし、API リクエストで使用できる URL を取得します。multipart/form-data を使用してアップロードします。
/api/v1/model/uploadMediaアップロード例
import 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}")レスポンス
{
"data": {
"download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
"file_name": "image.png",
"content_type": "image/png",
"size": 1024000
}
}入力 Schema
以下のパラメータがリクエストボディで使用できます。
利用可能なパラメータはありません。
リクエストボディの例
{
"model": "google/veo3.1-fast/text-to-video"
}出力 Schema
API は生成された出力 URL を含む予測レスポンスを返します。
レスポンス例
{
"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
Atlas Cloud Skills は 300 以上の AI モデルを AI コーディングアシスタントに直接統合します。ワンコマンドでインストールし、自然言語で画像・動画生成や LLM との対話が可能です。
対応クライアント
インストール
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsAPI キーの設定
Atlas Cloud ダッシュボードから API キーを取得し、環境変数として設定してください。
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"機能
インストール後、AI アシスタントで自然言語を使用してすべての Atlas Cloud モデルにアクセスできます。
MCP Server
Atlas Cloud MCP Server は Model Context Protocol を通じて IDE と 300 以上の AI モデルを接続します。MCP 対応のあらゆるクライアントで動作します。
対応クライアント
インストール
npx -y atlascloud-mcp設定
以下の設定を IDE の MCP 設定ファイルに追加してください。
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}利用可能なツール
APIスキーマ
スキーマが利用できませんGoogle Veo 3.1 — Text to Video (T2V) Fast
Veo 3.1 T2V Fast is the high-speed, cost-optimized version of Google DeepMind's Veo 3.1 text-to-video model.
It converts text prompts into cinematic 1080p videos with natural motion, realistic lighting, and synchronized native audio — all generated up to 30 % faster than the standard model.
Perfect for creators who need rapid, high-quality video generation for storytelling, marketing, and short-form content production.
Why it stands out
-
Cinematic Realism
Produces high-fidelity motion with natural lighting, accurate perspective, and fluid camera transitions.
-
Native Audio Generation
Automatically generates synchronized sound—including ambient noise, effects, and light music—perfectly aligned with the visuals.
-
Dialogue & Lip-Sync
Enables speaking characters or realistic expressions, ideal for storytelling, marketing, and short-form content.
-
Consistent Subject & Style
Retains the identity,tone of your input prompt throughout the motion sequence.
Pricing
Every run at least needs $0.15/second (both 720p and 1080p)
Without audio needs $0.10/second
✅ Commercial use allowed
How to Use
-
Write a Prompt
Describe the desired motion, mood, and camera movement.
Example: “Slow cinematic zoom out as wind moves through the trees and sunlight flickers across the leaves.”
-
Adjust Settings
Select the video duration and resolution (up to 1080p).
-
Generate the Video
Submit your prompt — Veo 3.1 T2V automatically creates motion, lighting, and audio.
-
Preview & Download
Review the result, refine the prompt if needed, and download the final MP4.
Pro Tips
-
Keep prompts focused on a single subject or action for best stability.
-
Add camera directions like “tracking shot,” “slow pan,” or “handheld style” to control movement.
-
Specify lighting and mood (e.g., bright daylight, soft sunset glow).
-
Avoid conflicting motion requests to maintain smooth results.
Notes
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Actual processing time depends on queue load and resolution.
-
Optimized for cinematic shorts, ads, and social media clips.
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Please ensure your prompts comply with Google's Safety Guidelines — if an error occurs, revise your prompt and try again.
