免费体验 Google Veo 3.1 文生视频 API，用文本生成电影感视频，支持原生音频、自然运动和稳定输出，适合高性价比专业内容生产。
Google Veo 3.1 文本生成视频 API 为开发者和创意团队提供生产级 AI 视频生成能力。这个高级视频生成 API 集成使您能够通过直观的文本生成视频功能，将复杂的叙事愿景转化为电影级现实。基于 Google DeepMind 的前沿视频合成研究，Veo 3.1 将先进的时间连贯性与灵活的 API 集成相结合，实现专业级输出。
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Veo 3.1 文本生成视频 vs. Sora (OpenAI) 虽然 Sora 强调世界模拟能力和更长的时长，但 Veo 3.1 文本生成视频 API 专注于生产就绪的质量，具有卓越的时间稳定性和专业视频生成能力。由 Google DeepMind 的研究支持，它提供专业的电影摄影控制，非常适合立即投入生产使用。
Veo 3.1 文本生成视频 vs. Runway Gen-3 Alpha Runway Gen-3 Alpha 在创意艺术控制和快速生成速度方面表现出色。Veo 3.1 文本生成视频 API 以先进的提示理解、原生音频合成和卓越的长视频连贯性脱颖而出，使其成为叙事驱动的专业视频制作的首选。
Veo 3.1 文本生成视频 vs. Pika 2.0 Pika 2.0 因风格化、动画友好的输出和易用性而受欢迎。Veo 3.1 文本生成视频 API 定位为专业级解决方案，面向需要逼真纹理、复杂电影级光照和同步原生音频的生产工作流用户。
Veo 3.1 文本生成视频 vs. Kling AI Kling AI 在逼真的人体运动和角色动画方面表现强劲。Veo 3.1 文本生成视频 API 则以更广泛的环境渲染能力、卓越的电影摄影控制和专业视频生成能力作为回应，使其适用于从纪录片到科幻片的多种类型。
Veo 3.1 文本生成视频 vs. Luma Dream Machine Luma Dream Machine 以快速生成和直观界面而闻名。Veo 3.1 文本生成视频 API 以生成速度换取显著更高的细节密度，通过 Google 的先进 API 集成提供 高质量、原生音频和更精细的摄像机风格参数，实现专业级效果。
// 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-text-to-video',
prompt: 'A time-lapse of a flower blooming in a garden'
})
});
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-text-to-video',
'prompt': 'A time-lapse of a flower blooming in a garden'
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data'][]
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-text-to-video",
"prompt": "A time-lapse of a flower blooming in a garden"
}'
# 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"