google/veo3.1/text-to-video

Văn bản-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.

Đầu vào

Đang tải cấu hình tham số...

Đầu ra

Nhàn rỗi

Video đã tạo của bạn sẽ xuất hiện ở đây

Cấu hình tham số và nhấp Chạy để bắt đầu tạo

Mỗi lần chạy có giá $0.2. Với $10, bạn có thể chạy khoảng 50 lần.

Bạn có thể tiếp tục với:

Seedance 2.0 Kling v3 Vidu Wan2.7

Tham số

Ví dụ mã
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()

Cài đặt

Cài đặt gói cần thiết cho ngôn ngữ lập trình của bạn.

bash

pip install requests

Xác thực

Tất cả các yêu cầu API đều cần xác thực thông qua khóa API. Bạn có thể lấy khóa API từ bảng điều khiển Atlas Cloud.

bash

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

HTTP Headers

python

import os

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

Bảo mật khóa API của bạn

Không bao giờ để lộ khóa API trong mã phía máy khách hoặc kho lưu trữ công khai. Thay vào đó, hãy sử dụng biến môi trường hoặc proxy phía máy chủ.

Gửi yêu cầu

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())

Gửi yêu cầu

Gửi yêu cầu tạo nội dung bất đồng bộ. API trả về một ID dự đoán mà bạn có thể sử dụng để kiểm tra trạng thái và lấy kết quả.

POST/api/v1/model/generateVideo

Nội dung yêu cầu

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']}")

Phản hồi

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

Kiểm tra trạng thái

Truy vấn endpoint dự đoán để kiểm tra trạng thái hiện tại của yêu cầu.

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

Ví dụ truy vấn

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)

Giá trị trạng thái

processingYêu cầu vẫn đang được xử lý.

completedQuá trình tạo đã hoàn tất. Kết quả đầu ra đã sẵn sàng.

succeededQuá trình tạo thành công. Kết quả đầu ra đã sẵn sàng.

failedQuá trình tạo thất bại. Kiểm tra trường lỗi.

Phản hồi hoàn tất

{
  "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"
  }
}

Tải tệp lên

Tải tệp lên bộ nhớ Atlas Cloud và nhận URL mà bạn có thể sử dụng trong các yêu cầu API của mình. Sử dụng multipart/form-data để tải lên.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Ví dụ tải lên

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}")

Phản hồi

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

Input Schema

Các tham số sau được chấp nhận trong nội dung yêu cầu.

Tổng cộng: 0Bắt buộc: 0Tùy chọn: 0

Không có tham số nào.

Ví dụ nội dung yêu cầu

json

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

Output Schema

API trả về phản hồi dự đoán với các URL đầu ra đã tạo.

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

Ví dụ phản hồi

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 tích hợp hơn 300 mô hình AI trực tiếp vào trợ lý lập trình AI của bạn. Một lệnh để cài đặt, sau đó sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo hình ảnh, video và trò chuyện với LLM.

Ứng dụng được hỗ trợ

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ ứng dụng được hỗ trợ

Cài đặt

bash

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Thiết lập khóa API

Lấy khóa API từ bảng điều khiển Atlas Cloud và đặt nó làm biến môi trường.

bash

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

Khả năng

Sau khi cài đặt, bạn có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên trong trợ lý AI để truy cập tất cả các mô hình Atlas Cloud.

Tạo hình ảnhTạo hình ảnh với các mô hình như Nano Banana 2, Z-Image và nhiều hơn nữa.

Tạo videoTạo video từ văn bản hoặc hình ảnh với Kling, Vidu, Veo, v.v.

Trò chuyện LLMTrò chuyện với Qwen, DeepSeek và các mô hình ngôn ngữ lớn khác.

Tải lên phương tiệnTải tệp cục bộ lên để chỉnh sửa hình ảnh và quy trình chuyển hình ảnh sang video.

Tìm hiểu thêm

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server kết nối IDE của bạn với hơn 300 mô hình AI thông qua Model Context Protocol. Hoạt động với bất kỳ ứng dụng tương thích MCP nào.

Ứng dụng được hỗ trợ

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ ứng dụng được hỗ trợ

Cài đặt

bash

npx -y atlascloud-mcp

Cấu hình

Thêm cấu hình sau vào tệp cài đặt MCP của IDE.

json

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

Công cụ khả dụng

atlas_generate_imageTạo hình ảnh từ mô tả văn bản.

atlas_generate_videoTạo video từ văn bản hoặc hình ảnh.

atlas_chatTrò chuyện với các mô hình ngôn ngữ lớn.

atlas_list_modelsDuyệt hơn 300 mô hình AI khả dụng.

atlas_quick_generateTạo nội dung một bước với tự động chọn mô hình.

atlas_upload_mediaTải tệp cục bộ lên cho quy trình API.

Tìm hiểu thêm

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

Schema API

Schema không khả dụng

Đăng nhập để xem lịch sử yêu cầu

Bạn cần đăng nhập để truy cập lịch sử yêu cầu mô hình của mình.

Đăng nhập

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)

Model	Description	Input Type	Output	Price
Veo 3.1 (Video + Audio)	Generate videos with synchronized sound	Text / Image	Video + Audio	$0.40 / sec
Veo 3.1 (Video only)	Generate high-quality silent videos	Text / Image	Video	$0.20 / sec

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

How to Use

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.”
Adjust Parameters

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

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

Khám phá Các Mô hình Tương tự

NEW

Văn bản-Video

Veo 3.1 Lite Text-to-video

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.

Veo 3.1 Lite Start-End Frame to Video

Veo 3.1 Lite start-end frame to video: generate motion between a first and last frame with audio. Lightweight, developer-oriented option with 8s duration and 720p/1080p. Does not support 4K outputs or Extension.

Veo 3.1 Lite Image-to-video

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.

Veo3.1 Fast Image-to-video

Bring still images to life with smooth, expressive motion. Veo 3.1 Image-to-Video transforms photos or keyframes into cinematic video sequences with realistic continuity and sound.

From

$0.08/GIÂY

Bắt đầu với 300+ Mô hình,

Khám phá tất cả mô hình

Veo3.1 Text-to-Video API by Google

Đầu vào

Đầu ra

Tham số

Ví dụ mã

Cài đặt

Xác thực

HTTP Headers

Gửi yêu cầu

Gửi yêu cầu

Nội dung yêu cầu

Phản hồi

Kiểm tra trạng thái

Ví dụ truy vấn

Giá trị trạng thái

Phản hồi hoàn tất

Tải tệp lên

Ví dụ tải lên

Phản hồi

Input Schema

Ví dụ nội dung yêu cầu

Output Schema

Ví dụ phản hồi

Atlas Cloud Skills

Ứng dụng được hỗ trợ

Cài đặt

Thiết lập khóa API

Khả năng

MCP Server

Ứng dụng được hỗ trợ

Cài đặt

Cấu hình

Công cụ khả dụng

Schema API

Đăng nhập để xem lịch sử yêu cầu

Google Veo 3.1 — Text-to-Video (T2V) Model

Why it stands out

Key Parameters

Pricing (Preview Stage)

How to Use

Pro Tips

Notes & Limitations

Khám phá Các Mô hình Tương tự

Veo 3.1 Lite Text-to-video

Veo 3.1 Lite Start-End Frame to Video

Veo 3.1 Lite Image-to-video

Veo3.1 Fast Image-to-video

Bắt đầu với 300+ Mô hình,

Join our Discord community