Veo3.1 Text-to-video
Metin-Video

Veo3.1 Text-to-Video API by Google

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

Generate high-fidelity videos from text prompts with Google’s most advanced generative video model. Veo 3.1 delivers cinematic quality, dynamic camera motion, and lifelike detail for storytelling and creative production.

Girdi

Parametre yapılandırması yükleniyor...

Çıktı

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

Her çalıştırma $0.2 maliyete sahip. 10$ ile yaklaşık 50 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/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/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/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) Model

Veo 3.1 T2V is the latest text-to-video model from Google DeepMind, designed to bring cinematic storytelling to life through text. It generates high-fidelity 1080p videos with synchronized, context-aware audio, realistic motion, and narrative consistency — making it one of the most advanced generative video systems ever released.


Why it stands out

  • Cinematic Realism

    Produces natural lighting, smooth camera transitions, and accurate perspective for film-like motion.

  • Native Audio Generation

    Generates synchronized ambient sound, dialogue, and music directly aligned with the visuals.

  • Dialogue & Lip-Sync

    Supports speaking characters and realistic facial expressions — perfect for storytelling, marketing, or short-form content.

  • Subject Consistency (R2V)

    Maintains a character’s or object’s identity across frames using 1–3 reference images.

  • Video Interpolation

    Seamlessly animates transitions between two given frames — ideal for smooth start-to-end storytelling.

  • Flexible Output

    Supports both 720p and 1080p, at 24 FPS, duration for 4s, 6s, 8s, and in both 16:9 (landscape) and 9:16 (portrait) formats.


Key Parameters

  • prompt — Describe your scene or story (e.g., “A drone shot flying over Las Vegas, transitioning from day to night with soft jazz in the background”).

  • durationSeconds — Choose video length (4s, 6s, or 8s).

  • resolution — 720p or 1080p.

  • aspectRatio — Landscape (16:9) or Portrait (9:16).


Pricing (Preview Stage)

ModelDescriptionInput TypeOutputPrice
Veo 3.1 (Video + Audio)Generate videos with synchronized soundText / ImageVideo + Audio$0.40 / sec
Veo 3.1 (Video only)Generate high-quality silent videosText / ImageVideo$0.20 / sec

Minimum cost: ~$3.20 per clip (based on 8s @ 1080p).


How to Use

  1. Write a Prompt

    Describe the desired motion, camera style, lighting, and sound.

    Example: “A cinematic sunset over the ocean, waves glimmering as seagulls fly across the horizon.”

  2. Adjust Parameters

    Select duration, resolution (720p/1080p), and aspect ratio.

  3. Generate

    Submit your request — Veo 3.1 will render motion, lighting, and synchronized audio.

  4. Preview & Download

    Review your video, refine your prompt if needed, then download the final MP4.


Pro Tips

  • Keep prompts focused on one main action or subject for better coherence.

  • Use camera verbs like “tracking,” “zoom out,” or “handheld” for cinematic control.

  • Mention lighting and mood cues (e.g., “under soft moonlight,” “golden-hour glow”).

  • Use R2V for character-based storytelling; Interpolation for smooth transitions.

  • Avoid conflicting instructions (e.g., “fast zoom” and “slow motion” together).


Notes & Limitations

  • Generation time: ~2–3 minutes for an 8-second 1080p clip.

  • Frame rate fixed at 24 FPS.

  • Advanced controls (R2V, I2V, Interpolation) are mutually exclusive — only one per generation.

  • If your prompt is blocked, rewrite it and resubmit (safety thresholds may adjust during preview).

300+ Model ile Başlayın,

Tüm modelleri keşfet

Join our Discord community

Join the Discord community for the latest model updates, prompts, and support.