API estable y asequible de texto a video rápido Google Veo 3.1 Fast con audio

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Veo 3.1 Fast vs. Veo 3.1 Standard
Veo 3.1 Standard ofrece máxima calidad con funciones avanzadas y capacidades extendidas, ideal para trabajo comercial premium. Veo 3.1 Fast prioriza velocidad y eficiencia de costes, generando videos 3 veces más rápido con alrededor de 62.5% menos coste y manteniendo calidad profesional, perfecto para flujos de alto volumen e iteración rápida.
Veo 3.1 Fast vs. Sora (OpenAI)
Sora ofrece gran versatilidad creativa y capacidades de duración extendida. La API Veo 3.1 Fast Text-to-Video se diferencia por velocidad de generación superior (3 veces más rápida que modelos estándar), costes de API más bajos y mejor adherencia al prompt impulsada por Google DeepMind, lo que la hace preferible para aplicaciones sensibles al coste y de alto rendimiento.
Veo 3.1 Fast vs. Runway Gen-3 Alpha
Runway Gen-3 Alpha proporciona controles creativos robustos y flexibilidad artística. La API Veo 3.1 Fast ofrece velocidades de generación más rápidas, precios predecibles, integración fluida en flujos de producción y rendimiento optimizado para generación de video de alto volumen, lo que la hace superior para desarrolladores que requieren creación de video escalable, rápida y asequible.
Veo 3.1 Fast vs. Pika 2.0
Pika 2.0 destaca en animaciones estilizadas e interfaz fácil de usar. Veo 3.1 Fast ofrece acceso programático por API, generación 3 veces más rápida, precios predecibles y mayor versatilidad entre estilos fotorrealistas y artísticos, por lo que resulta ideal para desarrolladores que requieren generación de video escalable y rápida.
Veo 3.1 Fast vs. Luma Dream Machine
Luma Dream Machine es reconocida por generación rápida e interfaz intuitiva. La API Veo 3.1 Fast ofrece velocidad comparable con integración de API superior, mejor calidad lista para usar, controles de cinematografía profesionales y sin gestión de infraestructura, ideal para desarrolladores que buscan generación de video asequible y lista para producción sin carga operativa.

Ejemplos de API

Ejemplo de envio

// Step 1: Submit generation request
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/video/task', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
  },
  body: JSON.stringify({
    model_name: 'veo3.1-fast-text-to-video',
    prompt: 'A drone flying over a futuristic city at night',
    aspect_ratio: '16:9'
  })
});

const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;

Ejemplo de sondeo

// Step 2: Poll for results
const taskId = data.task_id;

const pollResult = async (taskId) => {
  const res = await fetch(`https://api.flaq.ai/api/v1/video/${taskId}`, {
    headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' }
  });
  return res.json();
};

while (true) {
  const pollResultData = await pollResult(taskId);
  const status = pollResultData.data.task_status;

  if (status === 'succeed') {
    console.log(pollResultData.data.task_result.videos[0].url);
    break;
  }

  if (status === 'failed') {
    console.error(pollResultData.data.task_status_msg);
    break;
  }

  await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ));
}

Ejemplo de envio

# Step 1: Submit generation request
import requests

response = requests.post(
    'https://api.flaq.ai/api/v1/video/task',
    headers={
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
    },
    json={
        'model_name': 'veo3.1-fast-text-to-video',
        'prompt': 'A drone flying over a futuristic city at night',
        'aspect_ratio': '16:9'
    }
)

result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']

Ejemplo de sondeo

Ejemplo de envio

# Step 1: Submit generation request
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/video/task \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model_name": "veo3.1-fast-text-to-video",
    "prompt": "A drone flying over a futuristic city at night",
    "aspect_ratio": "16:9"
  }'

Ejemplo de sondeo

# Step 2: Poll for results
# Replace {task_id} with the task_id returned from the submit response
curl -X GET "https://api.flaq.ai/api/v1/video/{task_id}" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data']['task_id']
poll_url = f"https://api.flaq.ai/api/v1/video/{task_id}"

while True:
    poll_result = requests.get(poll_url, headers={'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}).json()
    status = poll_result['data']['task_status']
    if status == 'succeed':
        print(poll_result['data']['task_result']['videos'][0]['url'])
        break
    if status == 'failed':
        print(poll_result['data']['task_status_msg'])
        break
    time.sleep(10)

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