High-efficiency Veo 3.1 Lite image-to-video: animate an input image into video with synchronized audio. Cost-effective for scalable workflows; supports 720p/1080p and common aspect ratios. Does not support 4K outputs or Extension.

High-efficiency Veo 3.1 Lite image-to-video: animate an input image into video with synchronized audio. Cost-effective for scalable workflows; supports 720p/1080p and common aspect ratios. Does not support 4K outputs or Extension.
Her çalıştırma 0.05 maliyete sahip. 10$ ile yaklaşık 200 kez çalıştırabilirsiniz.
Şununla devam edebilirsiniz:
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/image-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()Programlama diliniz için gerekli paketi kurun.
pip install requestsTüm API istekleri, API anahtarı ile kimlik doğrulama gerektirir. API anahtarınızı Atlas Cloud kontrol panelinden alabilirsiniz.
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}"
}API anahtarınızı asla istemci tarafı kodunda veya herkese açık depolarda ifşa etmeyin. Bunun yerine ortam değişkenleri veya arka uç proxy kullanın.
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())Asenkron bir oluşturma isteği gönderin. API, durumu kontrol etmek ve sonucu almak için kullanabileceğiniz bir tahmin ID'si döndürür.
/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/image-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"
}İsteğinizin mevcut durumunu kontrol etmek için tahmin uç noktasını sorgulayın.
/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)processingİstek hâlâ işleniyor.completedOluşturma tamamlandı. Çıktılar kullanılabilir.succeededOluşturma başarılı oldu. Çıktılar kullanılabilir.failedOluşturma başarısız oldu. Hata alanını kontrol edin.{
"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"
}
}Dosyaları Atlas Cloud depolama alanına yükleyin ve API isteklerinizde kullanabileceğiniz bir URL alın. Yüklemek için multipart/form-data kullanın.
/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
}
}İstek gövdesinde aşağıdaki parametreler kabul edilir.
Kullanılabilir parametre yok.
{
"model": "google/veo3.1-lite/image-to-video"
}API, oluşturulan çıktı URL'lerini içeren bir tahmin yanıtı döndürür.
{
"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'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.
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsAPI anahtarınızı Atlas Cloud kontrol panelinden alın ve ortam değişkeni olarak ayarlayın.
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"Kurulduktan sonra, tüm Atlas Cloud modellerine erişmek için AI asistanınızda doğal dil kullanabilirsiniz.
Atlas Cloud MCP Server, IDE'nizi Model Context Protocol aracılığıyla 300'den fazla AI modeline bağlar. Herhangi bir MCP uyumlu istemci ile çalışır.
npx -y atlascloud-mcpAşağıdaki yapılandırmayı IDE'nizin MCP ayarları dosyasına ekleyin.
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}Şema mevcut değilModel istek geçmişinize erişmek için oturum açmanız gerekir.
Oturum AçVeo 3.1 Lite Preview (veo-3.1-lite-generate-preview) is a high-efficiency, developer-oriented video model from Google, optimized for scalable, programmable image-driven workflows. It produces video with audio and is positioned as a cost-effective option for teams building high-volume video applications. According to the official model documentation, Veo 3.1 Lite Preview does not support 4K outputs or Extension; consult the Video generation docs for end-to-end features and limits.
Generate videos by animating an input image using Google's Veo 3.1 Lite model.
A lightweight, cost-effective variant of Veo 3.1 that always generates video with audio.
The model supports: