免費體驗 Veo 3.1 Fast 文生影片 API，以更低延遲和更高性價比從文字快速生成影片，支援原生音訊和穩定輸出，適合創意測試、高頻發布和批量製作。
Google Veo 3.1 Fast 文本生成影片 API 為開發者與創意團隊提供經濟高效、高速的 AI 影片生成能力。這項閃電般快速的影片生成 API 整合，能讓您將文字描述轉換成專業影片片段，速度比標準 Veo 3.1 快 3 倍，成本也顯著更低。它建立在 Google DeepMind 最佳化的影片合成架構之上，Veo 3.1 Fast 結合快速處理與彈性的 API 整合，適合高吞吐量生產工作流程。
注意 請確保您的提示詞符合 Google 的安全指南。如果發生錯誤，請檢查您的提示詞是否包含受限內容，調整後再試一次。
Veo 3.1 Fast vs. Veo 3.1 Standard
Veo 3.1 Standard 提供最高品質，具備進階功能與延伸能力，適合高階商業工作。Veo 3.1 Fast 則優先考慮速度與成本效率，以約 62.5% 較低的成本提供快 3 倍的影片生成，同時維持專業品質，非常適合大批量工作流程與快速迭代。
Veo 3.1 Fast vs. Sora (OpenAI)
Sora 提供強大的創意彈性與延伸時長能力。Veo 3.1 Fast 文本生成影片 API 則透過更優越的生成速度（比標準模型快 3 倍）、更低的 API 成本，以及由 Google DeepMind 支援的更好提示詞遵循能力來區隔市場，因此是成本敏感、高吞吐量應用的首選。
Veo 3.1 Fast vs. Runway Gen-3 Alpha
Runway Gen-3 Alpha 提供強大的創意控制與藝術彈性。Veo 3.1 Fast API 則提供更快的生成速度、可預測的定價、無縫整合到生產工作流程，以及針對大批量影片生成最佳化的效能，使其更適合需要可擴展、快速且經濟實惠影片創作的開發者。
Veo 3.1 Fast vs. Pika 2.0
Pika 2.0 擅長風格化動畫與友善介面。Veo 3.1 Fast 則提供程式化 API 存取、3 倍更快的生成速度、可預測的定價，以及在寫實與藝術風格之間更廣泛的彈性，因此非常適合需要可擴展、快速影片生成的開發者。
Veo 3.1 Fast vs. Luma Dream Machine
Luma Dream Machine 以快速生成與直覺式 UI 聞名。Veo 3.1 Fast API 則提供相近速度與更優越的 API 整合、更好的開箱即用品質、專業電影攝影控制，以及無需管理基礎設施的優勢，非常適合尋求經濟實惠、可直接投入生產的影片生成而無營運負擔的開發者。
// 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;
// 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, ));
}
# 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']
task_id = response.json()[][]
poll_url =
:
poll_result = requests.get(poll_url, headers={: }).json()
status = poll_result[][]
status == :
(poll_result[][][][][])
status == :
(poll_result[][])
time.sleep()
# 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"
}'
# 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"