google/veo3.1-fast/text-to-video

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.

TEXT-TO-VIDEOHOTNEW
Veo3.1 Fast Text-to-video
Metin-Video

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.

Girdi

Parametre yapılandırması yükleniyor...

Çıktı

Boşta
Oluşturulan videolarınız burada görünecek
Parametreleri yapılandırın ve oluşturmaya başlamak için Çalıştır'a tıklayın

Her çalıştırma $0.1 maliyete sahip. 10$ ile yaklaşık 100 kez çalıştırabilirsiniz.

Şununla devam edebilirsiniz:

Parametreler

Kod örneği

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()

Kurulum

Programlama diliniz için gerekli paketi kurun.

bash
pip install requests

Kimlik Doğrulama

Tüm API istekleri, API anahtarı ile kimlik doğrulama gerektirir. API anahtarınızı Atlas Cloud kontrol panelinden alabilirsiniz.

bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

HTTP Başlıkları

python
import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}
API anahtarınızı güvende tutun

API anahtarınızı asla istemci tarafı kodunda veya herkese açık depolarda ifşa etmeyin. Bunun yerine ortam değişkenleri veya arka uç proxy kullanın.

İstek gönder

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())

İstek Gönder

Asenkron bir oluşturma isteği gönderin. API, durumu kontrol etmek ve sonucu almak için kullanabileceğiniz bir tahmin ID'si döndürür.

POST/api/v1/model/generateVideo

İstek Gövdesi

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']}")

Yanıt

{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "processing",
  "model": "model-name",
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}

Durumu Kontrol Et

İsteğinizin mevcut durumunu kontrol etmek için tahmin uç noktasını sorgulayın.

GET/api/v1/model/prediction/{prediction_id}

Sorgulama Örneği

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)

Durum Değerleri

processingİstek hâlâ işleniyor.
completedOluşturma tamamlandı. Çıktılar kullanılabilir.
succeededOluşturma başarılı oldu. Çıktılar kullanılabilir.
failedOluşturma başarısız oldu. Hata alanını kontrol edin.

Tamamlanmış Yanıt

{
  "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"
  }
}

Dosya Yükle

Dosyaları Atlas Cloud depolama alanına yükleyin ve API isteklerinizde kullanabileceğiniz bir URL alın. Yüklemek için multipart/form-data kullanın.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Yükleme Örneği

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}")

Yanıt

{
  "data": {
    "download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
    "file_name": "image.png",
    "content_type": "image/png",
    "size": 1024000
  }
}

Input Schema

İstek gövdesinde aşağıdaki parametreler kabul edilir.

Toplam: 0Zorunlu: 0İsteğe Bağlı: 0

Kullanılabilir parametre yok.

Örnek İstek Gövdesi

json
{
  "model": "google/veo3.1-fast/text-to-video"
}

Output Schema

API, oluşturulan çıktı URL'lerini içeren bir tahmin yanıtı döndürür.

idstringrequired
Unique identifier for the prediction.
statusstringrequired
Current status of the prediction.
processingcompletedsucceededfailed
modelstringrequired
The model used for generation.
outputsarray[string]
Array of output URLs. Available when status is "completed".
errorstring
Error message if status is "failed".
metricsobject
Performance metrics.
predict_timenumber
Time taken for video generation in seconds.
created_atstringrequired
ISO 8601 timestamp when the prediction was created.
Format: date-time
completed_atstring
ISO 8601 timestamp when the prediction was completed.
Format: date-time

Örnek Yanıt

json
{
  "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, 300'den fazla AI modelini doğrudan AI kodlama asistanınıza entegre eder. Kurmak için tek bir komut, ardından görüntü, video oluşturmak ve LLM ile sohbet etmek için doğal dil kullanın.

Desteklenen İstemciler

Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ desteklenen i̇stemciler

Kurulum

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API Anahtarını Ayarla

API anahtarınızı Atlas Cloud kontrol panelinden alın ve ortam değişkeni olarak ayarlayın.

bash
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Yetenekler

Kurulduktan sonra, tüm Atlas Cloud modellerine erişmek için AI asistanınızda doğal dil kullanabilirsiniz.

Görüntü OluşturmaNano Banana 2, Z-Image ve daha fazla model ile görüntüler oluşturun.
Video OluşturmaKling, Vidu, Veo vb. ile metin veya görüntülerden videolar oluşturun.
LLM SohbetQwen, DeepSeek ve diğer büyük dil modelleri ile sohbet edin.
Medya YüklemeGörüntü düzenleme ve görüntüden videoya iş akışları için yerel dosyaları yükleyin.

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server, IDE'nizi Model Context Protocol aracılığıyla 300'den fazla AI modeline bağlar. Herhangi bir MCP uyumlu istemci ile çalışır.

Desteklenen İstemciler

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ desteklenen i̇stemciler

Kurulum

bash
npx -y atlascloud-mcp

Yapılandırma

Aşağıdaki yapılandırmayı IDE'nizin MCP ayarları dosyasına ekleyin.

json
{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Mevcut Araçlar

atlas_generate_imageMetin istemlerinden görüntüler oluşturun.
atlas_generate_videoMetin veya görüntülerden videolar oluşturun.
atlas_chatBüyük dil modelleri ile sohbet edin.
atlas_list_models300'den fazla mevcut AI modelini keşfedin.
atlas_quick_generateOtomatik model seçimi ile tek adımda içerik oluşturma.
atlas_upload_mediaAPI iş akışları için yerel dosyaları yükleyin.

API Şeması

Şema mevcut değil

İstek geçmişini görüntülemek için oturum açın

Model istek geçmişinize erişmek için oturum açmanız gerekir.

Oturum Aç

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

  1. 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.”

  2. Adjust Settings

    Select the video duration and resolution (up to 1080p).

  3. Generate the Video

    Submit your prompt — Veo 3.1 T2V automatically creates motion, lighting, and audio.

  4. 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

  • Actual processing time depends on queue load and resolution.

  • Optimized for cinematic shorts, ads, and social media clips.

  • Please ensure your prompts comply with Google's Safety Guidelines — if an error occurs, revise your prompt and try again.

300+ Model ile Başlayın,

Tüm modelleri keşfet