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Veo3.1 Quality

Veo3.1 Quality ist die bei Kyeo aktuell unter der öffentliche Quelle-Kennung Veo 3.1 Quality verwendete Veo-Route. Eine reine Texteingabe oder 1–2 Start-/Endframe-Bilder kostet in der Basisanfrage feste 225 Punkte; nach Erfolg können Extend, 1080p oder 4K separat gestartet werden. „Quality“ ist ein Workflowname und garantiert keine feste Ausgabequalität.

Dieses Modell verwendenPunktepreise ansehenZurück zur Modellübersicht
Fähigkeitsprofil
Text-zu-Video, Bild-zu-Video
Punkteverbrauch
720p 225 · 1080p 233 · 4K 285
Prompt-Limit
5.000 Zeichen
Upload-Limit
JPEG / PNG · 1–2 · 10 MB
In 30 Sekunden erklärt
  • Die Kyeo-Basisgenerierung kostet feste 225 Punkte; erfolgreiche Ergebnisaktionen kosten jeweils 225/8/60 Punkte
  • Ohne Bild wird automatisch der Textmodus verwendet, mit 1–2 Bildern der Start-/Endframe-Modus
  • Google offiziell und die aktuelle öffentliche Quelle-API führen Referenzbilder auf, Kyeo lehnt sie für Veo 3.1 Quality jedoch ausdrücklich ab
  • Die aktuelle Veo 3.1 Quality-Route akzeptiert Text oder höchstens 2 Start-/Endframe-Bilder

Häufig gesucht: Veo3.1 Quality verwenden · Veo3.1 Quality Preis · Unterschied Veo3.1 Quality und Fast

Beispiele

Cinematic scene

Generate a video with the following specifications: Duration: 15 seconds Aspect Ratio: 16:9 Frame Rate: 24 fps 85mm prime lens with extremely subtle handheld breathing motion. Japanese airy film aesthetic blended with authentic Indonesian university life. Kodak Portra 400 cinematic color science, fine film grain, soft bloom, gentle gray haze, documentary-style realism. Primary color palette: Warm cream campus buildings, soft green trees, TransJakarta blue, MRT white and blue, cozy coffee shop browns, rainy gray skies, orange sunset, natural skin tones. Soft natural lighting transitions from fresh morning, rainy afternoon, golden sunset and peaceful city night. Foreground consists of softly blurred leaves, books, coffee cups, raindrops on glass, tote bags and passing students. Midground features a modern Indonesian university campus, library, campus café, rooftop, MRT station and TransJakarta stop. Background reveals Jakarta skyline, university buildings, trees, city traffic and warm evening lights. Everything feels calm, productive, cozy and unmistakably Indonesian. Main Character Exceptionally beautiful Indonesian university student. 20 years old. Long slightly wavy black hair. Natural makeup. Warm tan skin. Oversized beige cardigan. White inner shirt. Light blue wide-leg jeans. White sneakers. Cream canvas tote bag. Silver laptop. -------------------------------------------------- SHOT 1 (0–2s) Early morning. The young woman waits at a TransJakarta bus stop. A TransJakarta bus arrives. She taps her card and boards the bus with a gentle smile. Morning sunlight shines through the windows. The camera follows naturally beside her. -------------------------------------------------- SHOT 2 (2–4s) Inside a quiet university library. She opens her laptop beside several textbooks. She writes notes while reading. Other students quietly study in the background. Soft morning light enters through large windows. The atmosphere feels peaceful and productive. -------------------------------------------------- SHOT 3 (4–6s) Campus coffee shop. A hot latte sits beside her laptop. She types her assignment while occasionally sipping coffee. Steam rises naturally from the cup. She smiles slightly after finishing a paragraph. The handheld camera gently circles around her. -------------------------------------------------- SHOT 4 (6–8s) Rain begins outside the campus. She walks beneath a transparent umbrella. Raindrops hit the pavement. Students run toward nearby buildings. She enjoys the rain while quietly smiling. The camera slowly tracks beside her. -------------------------------------------------- SHOT 5 (8–10s) Lunch break. She sits at a small bakso stall near campus. A steaming bowl of bakso is placed in front of her. She gently blows on the spoon before taking the first bite. Her face immediately lights up with a satisfied smile. The stall owner continues serving customers in the background. -------------------------------------------------- SHOT 6 (10–12s) Late afternoon. She stands on the rooftop of the university building. The Jakarta skyline glows beneath a beautiful orange sunset. A gentle breeze moves her hair. She quietly enjoys the peaceful moment while holding a cup of coffee. -------------------------------------------------- SHOT 7 (12–14s) Several close friends join her. They laugh naturally. One friend raises a smartphone. Everyone gathers together for a selfie. The camera captures genuine laughter and candid expressions. -------------------------------------------------- SHOT 8 (14–15s) Night. She rides the MRT home. Sitting beside the window, wearing wireless earbuds. Jakarta city lights pass outside. She looks out the window with a peaceful smile. The train continues moving through the city. Natural fade to black. -------------------------------------------------- Audio Morning city ambience. TransJakarta doors. Library ambience. Keyboard typing. Coffee shop sounds. Rain. Bakso stall ambience. Light wind. Friends laughing. MRT announcements. Train movement. No narration. No dialogue. No background music. -------------------------------------------------- Negative Prompt No body deformation. No facial distortion. No plastic skin. No excessive beauty filter. No CGI appearance. No hard cuts. No white flash transitions. No watermark. No logo. No subtitles. Ultra-realistic. Looks exactly like a premium cinematic university vlog filmed in Jakarta, Indonesia during 2026. Authentic Gen Z lifestyle, natural facial expressions, documentary-style handheld cinematography, emotionally immersive student life, and realistic everyday moments.

Cinematic scene

Main subject: Young Japanese woman, early 20s, natural everyday appearance, cream oversized knit cardigan over a white ribbed tank top, light blue relaxed-fit denim jeans, worn brown leather loafers, simple silver stud earrings, black shoulder-length straight hair worn loose with soft bangs. Realistic skin texture, minimal makeup, calm and thoughtful personality. Maintain consistent identity, clothing, hairstyle, and appearance throughout the entire video. Location: Authentic Japanese seaside fishing town during a quiet golden-hour evening. Narrow streets leading toward the harbor, weathered wooden homes, fishing nets drying outside, small flower pots near entrances, bicycles parked beside fences, concrete seawalls, utility poles, overhead cables, distant fishing boats, gentle ocean breeze, warm sunset light reflecting from windows. No tourist attractions, restaurants, advertisements, crowds, or commercial activity. Visual Style: Ultra-realistic observational documentary. Quiet slice-of-life storytelling with genuine human behavior. Natural pacing. Rich environmental details. Authentic everyday imperfections. Emotion conveyed through subtle expressions instead of performance. Camera Style: Late-1990s MiniDV home camcorder aesthetic. Friend or family member casually documenting ordinary life. Constant handheld movement with uneven framing, occasional accidental zoom adjustments, autofocus breathing, slight tape compression artifacts, mild interlacing, soft highlight blooming, washed-out colors, subtle chroma noise, imperfect white balance, rolling shutter, occasional dropped frames, no stabilization, no cinematic movements, no modern color grading. 00:00–00:02 Outside a weathered wooden house facing a quiet side street. She slides open the front door carrying a small watering can and gently waters potted flowers near the entrance. The camera begins recording a little too early and briefly points toward the ground before finding her. 00:02–00:04 She walks slowly toward the narrow lane leading to the harbor. A bicycle passes quietly in the background. The camera operator falls slightly behind, causing loose framing and gentle handheld sway. 00:04–00:06 She pauses beside a low seawall, watching gentle waves while seagulls fly overhead. Wind softly lifts her hair. Autofocus repeatedly shifts between her profile and the distant boats. 00:06–00:08 She bends down to pick up a smooth seashell near the shoreline and quietly examines it before smiling to herself. Warm sunlight reflects across the water as exposure subtly fluctuates. 00:08–00:10 She sits on a wooden bench overlooking the harbor, holding a warm canned tea from a convenience store purchased earlier. She quietly watches fishing boats returning while absentmindedly brushing hair behind her ear. The camera slowly drifts as if the person filming becomes distracted by the scenery. 00:10–00:12 Close side profile. Someone off-camera asks if she's ready to head home. She turns naturally, smiles with quiet warmth, nods, and softly replies, "Un." The camcorder reacts slightly late, briefly losing focus before recovering. 00:12–00:15 She walks along the seawall toward the sunset, occasionally glancing back at the camera with a genuine smile before looking ahead again. The recording abruptly stops mid-step with a brief tape glitch and cuts instantly to black. Audio: Natural ambient sound only — gentle ocean waves, distant seagulls, light wind, rustling leaves, quiet footsteps on pavement, faint boat engines far away, soft neighborhood ambience, bicycle wheels passing occasionally, fabric moving in the sea breeze. No music. No narration. No sound design. Goal: An intimate, forgotten MiniDV family recording from coastal Japan in the early 2000s—quiet, nostalgic, imperfect, deeply authentic, and emotionally understated.

Cinematic scene

Main Subject: Young Korean woman, early 20s, soft pastel cardigan over a light dress, hair in loose waves with a small flower clip, warm gentle expression. Location: Public park lined with blooming cherry blossom trees, mid-afternoon. A picnic mat spread on the grass, a small basket, petals drifting in the breeze. No crowds, no commercial elements. Visual Style: Ultra-realistic documentary realism, soft romantic candid feeling, warm dappled spring light. Camera Style: Early 2000s DV camcorder, handheld gentle drift, autofocus adjusting between her and drifting petals, soft faded pastel tones, mild grain. No stabilization. Timeline (15 sec, each slot = 2 compressed beats): 00:00–00:03 → She sits on the picnic mat, then reaches up to catch a falling petal. 00:03–00:06 → She examines it in her palm, then says to camera "이거 진짜 예쁘다" ("This is really pretty"). 00:06–00:09 → She opens the small basket, pulling out a sandwich to eat. 00:09–00:12 → A breeze scatters more petals around her; she laughs, brushing them from her hair. 00:12–00:15 → She looks at camera saying "봄이 진짜 좋다" ("I really love spring"), smiling as it fades. Audio: Wind rustling blossoms, distant birds, faint footsteps nearby, fabric rustling. Her dialogue as noted above. No music. Goal: A soft, romantic spring picnic moment gentle, warm, deeply authentic.

Cinematic scene

Main subject: young Japanese woman, early 20s, natural everyday appearance, faded sage-green sleeveless crop top, loose relaxed-fit cropped trousers, white canvas sneakers, thin gold chain necklace, black straight hair in a low messy bun with face-framing strands. Realistic skin texture, minimal makeup, soft and gentle personality. Maintain consistent identity, clothing, hairstyle, and appearance throughout the entire video. Location: Authentic Japanese residential neighborhood during a calm late morning. Narrow paved streets, low-rise wooden and stucco homes, small entryways with potted plants, bicycles leaning against walls, vending machine absent, utility poles, tangled overhead wires, mature trees casting moving shadows, quiet suburban atmosphere. No stores, advertisements, cafés, crowds, or commercial activity. Visual Style: Ultra-realistic documentary realism. Genuine candid behavior. Natural body language. Unscripted slice-of-life feeling. Strong environmental authenticity. Rich real-world details and believable human motion. Camera Style: Early-2000s consumer DV camcorder aesthetic. Friend casually recording everyday moments. Heavy handheld shake, imperfect framing, frequent autofocus hunting, lens breathing, exposure pumping when moving between sun and shade, occasional motion blur, subtle rolling shutter, mild digital compression artifacts, faded colors, soft contrast, slight sensor noise. No stabilization. No cinematic camera moves. No modern color grading. **00:00–00:02** Outside a small house entrance. She sits on a low wooden step tying her sneaker laces. A light breeze moves loose strands of hair. She smiles naturally while the camera struggles to hold focus. **00:02–00:04** The camera follows her into a narrow street lined with potted plants and low walls. She notices a stray cat approaching and crouches down. Framing drifts off-center as the operator tries to keep up. **00:04–00:06** She gently pets and feeds the cat. Autofocus repeatedly shifts between her face and the animal. Morning sunlight flickers through leaves overhead. **00:06–00:08** Small front yard beside her house. She hangs laundry on a balcony rack while fabrics sway in the breeze. Exposure changes as clouds briefly pass overhead. **00:08–00:10** On a quiet engawa (wooden porch) with a ceramic tea cup. She sits comfortably watching the neighborhood, occasionally brushing hair behind her ear. Loose handheld side angle with natural camera drift. **00:10–00:12** Close side profile. Someone off-camera greets her. She turns, raises her hand, smiles warmly, and casually says, "Ohayou." The camera catches the moment slightly late. **00:12–00:15** Walking slowly down a tree-lined residential lane holding her tea cup. She notices the camera, gives a small genuine smile, then looks away and continues walking. Recording cuts abruptly to black mid-motion as if the camcorder was switched off. Audio: Natural ambient sound only — morning birds, distant scooters, light wind, leaves rustling, faint neighborhood chatter, cat sounds, footsteps on pavement, fabric moving on a balcony rack, subtle residential ambience. No music. No sound design. No narration. Goal: Authentic Japanese neighborhood life captured like a forgotten home video from the early 2000s — candid, imperfect, realistic, warm, and deeply believable.

Cinematic scene

Create an ultra-realistic 90-second cinematic romantic comedy featuring the same young East Asian woman throughout the entire sequence. Maintain identical facial features, soft shoulder-length black hair with bangs, glowing skin, body proportions, and natural expressions in every scene. She wears a fitted white sleeveless crop top, light blue denim shorts, white sneakers, a pearl choker, delicate bracelets, rings, and carries a small white shoulder bag. Premium Korean drama aesthetic, warm natural lighting, realistic performances, cinematic handheld and gimbal camera work, shallow depth of field, soft color grading, and photorealistic 4K HDR. The film opens with the girl waking up in her cozy bedroom after hearing a notification. She excitedly reads a message on her phone from someone she recently matched with that says, "See you at 5 PM." She smiles, stretches happily, and begins getting ready. She styles her hair, applies light makeup, chooses her favorite outfit, sprays perfume, checks herself in the mirror, grabs her handbag, and leaves home feeling excited. She walks through sunny city streets toward a stylish café. Warm afternoon light fills the streets as she happily imagines meeting him for the first time. She orders an iced coffee and waits by the window. Every time the café door opens, she looks up with excitement, but each time it is someone else. Minutes pass and her smile slowly fades. Finally, she leaves the café feeling embarrassed and disappointed. As she steps outside, she accidentally bumps into a handsome young man carrying two iced coffees. One cup spills slightly onto both of them. They immediately apologize before bursting into laughter. He offers her the second untouched coffee and jokingly says, "Looks like this one was meant for you." They begin walking together through a peaceful park, talking naturally as if they've known each other for years. They laugh about funny childhood stories, feed pigeons, browse a small bookstore, share street snacks, and take playful selfies together. Their chemistry grows effortlessly while the afternoon turns into golden hour. During their walk, she casually checks her phone again and suddenly freezes. She realizes the original message actually said "Tomorrow at 5 PM." She laughs uncontrollably and shows him the screen. He laughs too before smiling warmly and saying, "Good... because otherwise we never would've met." As evening arrives, they continue walking side by side along a beautiful riverside promenade. City lights begin reflecting on the water while the sunset paints the sky orange and pink. They stop at the railing, quietly watching the skyline. He gently reaches for her hand. She smiles, accepts without hesitation, and they continue walking together toward the glowing city lights. The final cinematic shot slowly pulls back as they disappear into the sunset hand in hand, laughing together, suggesting that the best moments sometimes begin with the wrong plan. Natural ambient audio only: bedroom ambience, birds chirping, footsteps, café chatter, coffee pouring, distant traffic, park ambience, laughter, bookstore pages turning, river breeze, soft city sounds, and evening ambience. No background music, no subtitles, no logos, no watermarks, and no on-screen text. Premium Korean drama cinematography, realistic emotions, elegant camera movements, shallow depth of field, warm cinematic color grading, 16:9 widescreen, 4K HDR.

Cinematic scene

A 15-second photorealistic Korean beauty commercial for a premium cushion foundation. Use @image1 as the exact reference for the model, product, and visual style. A young Korean woman sits in a bright minimalist room with soft daylight. She looks at her reflection in the mirror, notices uneven skin, then opens a pearl-beige cushion compact. Show elegant macro shots of the cushion, puff, and smooth foundation texture. She gently taps the cushion onto her cheek and face. The skin becomes naturally fresh, luminous, and smooth while keeping realistic pores and texture. Show close-up beauty shots with soft Korean TV commercial cinematography. She walks outside under warm sunlight, looking confident and radiant. End with a premium product hero shot of the cushion compact with soft background blur. Audio: soft Korean beauty commercial music, subtle product sounds, gentle female Korean voice.

Kurz erklärt

Wie ist dieses Modell einzuordnen?

Eingabepfad, nicht sichtbare Dauer- und Auflösungswerte, Audio-Unterschiede, Zuschnitt von Referenzbildern und die vier Punktstufen müssen jeweils separat geprüft werden.

Worin ist es stark?
Eine Kyeo-Seite für die Basis- und Ergebnisaktionen der öffentliche Quelle-Route Veo 3.1 Quality, kein vollständiger Spiegel von Google `veo-3.1-generate-001` und kein praktisch belegtes Qualitätsniveau.
Für wen eignet es sich?
Geeignet, um mit unkritischen Text- oder Start-/Endframe-Beispielen den aktuellen kostenintensiven Pfad und Ergebnisaktionen zu prüfen; vor einem geschlossenen Ergebnis- und Abrechnungsnachweis keine Auslieferung zusagen.
Warum auf Kyeo AI verwenden?
Kyeo zeigt Seitenverhältnis, Wasserzeichen, Zufallsseed und Übersetzung, berechnet in der Basis 225 Punkte und bietet drei Ergebnisaktionen. Die Verträge für Referenzbilder, Dauer, Auflösung, Audio und C2PA sind jedoch nicht vollständig sichtbar.

Wichtige Parameter

Damit kannst du schnell einschätzen, ob dieses Modell zu deinem Anwendungsszenario passt.

Modellkategorie
KI-Videomodell
Anbieter
Google
Modellfamilie
Veo
Integrationsart
Derzeit auf der Website verfügbar
Ausführungsart
Asynchroner Task
Prompt-Limit
5.000 Zeichen
Upload-Limit
JPEG / PNG · 1–2 · 10 MB

Andere Bezeichnungen

Dasselbe Modell kann in offizieller Dokumentation, Community-Diskussionen und API-Anbindungen unterschiedlich heißen. Hier sind die Bezeichnungen zusammengeführt.

Veo3.1 Quality
Google Veo
Veo Video

Häufige Nutzerfragen

Diese praktischen Fragen betreffen Aufgabe, Eingabebedingungen und Ergebnisanforderungen, die du vor der Auswahl prüfen solltest.

Veo3.1 Quality verwenden
Veo3.1 Quality Preis
Unterschied Veo3.1 Quality und Fast
Unterschied Veo3.1 Quality und Lite
Unterstützt Veo3.1 Quality Referenzbilder?
Was ist Veo3.1 Quality Extend?
Was ist Veo3.1 Quality Get 1080P?
Was ist Veo3.1 Quality Get 4K?
Eignet sich Veo3.1 Quality für die Auslieferung?
Was unterscheidet Kyeo AI Veo3.1 Quality vom offiziellen Google Veo 3.1?

Entscheidungshilfe

Noch unsicher bei der Modellwahl? Prüfe zunächst diese Entscheidungskriterien.

1
Wann ein Test sinnvoll ist

Wenn du den aktuellen Kyeo-Veo 3.1 Quality-Pfad prüfen musst und die einmaligen 225 Punkte für die Basis akzeptierst, kannst du einen kontrollierten Test mit unkritischem Material ausführen. Vor einem geschlossenen Nachweis von Ergebnis und Erstattung sollte er nicht direkt für die Auslieferung eingesetzt werden.

2
Wann zuerst andere Modelle vergleichen

Wenn Kyeo-Referenzbilder benötigt werden, kann nur Fast verglichen werden; das ist eine Grenze des aktuellen Kyeo-Seitenumfangs.

3
Kleinster Prüfpfad

Sende zuerst eine unkritische Text- oder Start-/Endframe-Anfrage und prüfe Status, Seitenverhältnis, Pixel, Dauer, Tonspur, C2PA, URL-Gültigkeit und 225 Punkte. Erst bei passender Basis separat Extend, 1080p und 4K testen.

Häufig gesuchte Vergleiche

Vergleiche gängige Alternativen für dieselbe Aufgabe, um Unterschiede bei Eingaben, Steuerung und Kosten zu erkennen.

Veo3.1 Quality im Vergleich zu Veo3.1 Fast
Veo3.1 Quality vs. Veo3.1 Fast
Unterschied Veo3.1 Quality und Veo3.1 Lite
Veo3.1 Quality vs. Veo3.1 Lite
Unterschied Veo3.1 Quality und Sora 2 Pro
Veo3.1 Quality vs. Sora 2 Pro

Modellvergleich

Du bist bei der Wahl unsicher? Die Tabelle zeigt die wichtigsten Unterschiede zwischen diesem Modell und Alternativen auf einen Blick.

Positionierung bei Kyeo AI
Veo3.1 Quality
Veo-Stufe für hochwertige Auslieferung
Veo3.1 Fast
Veo-Haupteinstieg / vollständiger schneller Pfad
Veo3.1 Lite
Leichte Stufe für einfache Generierung
Generierungsmodus
Veo3.1 Quality
Basis Text-zu-Video / Bild-zu-Video
Veo3.1 Fast
Text + Start-/Endframe + Referenzbild
Veo3.1 Lite
Basis Text-zu-Video / Bild-zu-Video
Ergebnisaktionen
Veo3.1 Quality
Unterstützt Extend / 1080p / 4K
Veo3.1 Fast
Unterstützt ebenfalls Ergebnisaktionen
Veo3.1 Lite
Unterstützt diese Aktionen aktuell nicht
Basispreis
Veo3.1 Quality
Feste 225 Punkte
Veo3.1 Fast
Feste 30 Punkte
Veo3.1 Lite
Feste 15 Punkte
Geeignete Phase
Veo3.1 Quality
Budgetstarker Auslieferungsvergleich nach der Richtungsentscheidung
Veo3.1 Fast
Vollständigen Veo-Pfad validieren
Kling 3.0
Geeignete Phase — Kling 3.0: Eine derzeit verfügbare Alternative derselben Kategorie; auf der Detailseite lassen sich Funktionen und Preise vergleichen.

Erfahrungen aus der Praxis

Praktische Hinweise auf Grundlage öffentlicher Quellen, aktueller Website-Grenzen und repräsentativer Aufgaben.

Quality ist der Name des Kyeo-Workflows, keine Ergebnisgarantie

225 Credits beschreiben nur den aktuellen Basisabzug; Bild, Bewegung, Text, Videolänge, Tonspur und Eignung für die Auslieferung müssen an realen Ergebnissen jeweils separat geprüft werden.

Referenzbildgrenzen von Original, öffentliche Quelle und Kyeo unterscheiden sich

Google offiziell, die öffentliche Quelle-API und Kyeo unterstützen Referenzbildmodi in unterschiedlichem Umfang. Keine der Aussagen einer Seite darf als Beleg für eine andere dienen.

Funktionen im Detail

Zwei grundlegende Pfade auf der Website

Kyeo sendet ohne Bilder `TEXT_2_VIDEO`, mit 1–2 Bildern automatisch `FIRST_AND_LAST_FRAMES_2_VIDEO`; mehr als 2 Start-/Endframe-Bilder werden abgelehnt, ebenso der Referenzmodus für Veo 3.1 Quality.

Ergebnisaktionen nur für erfolgreiche Website-Tasks

Extend, 1080p und 4K sind nur für erfolgreiche Kyeo-Tasks mit passender Zuordnung und Modell verfügbar und verwenden dieselbe externe Task-ID weiter.

Veo: transparente Punkte-Regel

Kyeo AI zeigt nur `aspectRatio / seeds / enableTranslation / watermark`; es gibt keine Website-Steuerung für 4/6/8 Sekunden, 720p/1080p/4K, Audio oder C2PA. Tatsächliche Standardwerte und Ausgabe müssen anhand des Task-Ergebnisses geprüft werden.

Geeignete Aufgaben

Veo: tägliche Erstellung

Mit einem unkritischen Prompt Anfrage, Callback, tatsächliche Dauer, Pixel, Tonspur, C2PA, URL-Gültigkeit und 225 Punkte prüfen; einen einzelnen Erfolg nicht als Qualitätsgarantie behandeln.

Veo: Inhalte iterieren

Mit 1 Startbild oder 2 Start-/Endbildern Format, Größe, Seitenverhältnis, Reihenfolge und Ausgabe prüfen. Das aktuelle Limit von 2 Bildern ist keine Unterstützung eines Referenzmaterials.

Veo: Lösungen vergleichen

Nach einer passenden Basis separat Status, Bearbeitungszeit, tatsächliche Pixel, Dauer, Tonspur, URL-Gültigkeit und Zusatzpunkte von Extend, 1080p und 4K prüfen.

Prompt-Tipps

Eingabepfad und Risiko von 225 Punkten zuerst prüfen

Quality ist keine Standardseite zum Ausprobieren. Sinnvoller ist, die Richtung zunächst mit Lite/Fast oder einem anderen Modell zu validieren und Quality erst danach als formellen Vergleich einzusetzen.

Start-/Endframe nicht mit Referenzbildern verwechseln

Kyeo Veo 3.1 Quality akzeptiert aktuell nur Start- und Endframe, keinen Referenzbildmodus. Wenn die Aufgabe auf Figuren- oder Stilmaterial beruht, muss die Seite diese Grenze klar benennen, statt den beiden Bildern eine Referenzfunktion zuzuschreiben.

Ergebnisaktionen einzeln prüfen

Prüfe jede Aktion separat auf tatsächliche Pixel, Codierung, Tonspur, inhaltliche Kontinuität, URL-Gültigkeit und Punkteabzug.

Warum dieses Modell?

Text- und Start-/Endframe-Pfad werden abhängig von der Bildanzahl automatisch gewählt.
Der Start-/Endframe-Modus unterstützt höchstens 2 Bilder.
Erfolgreiche Tasks können in Extend-, 1080p- und 4K-Aktionen übergehen.
Basis und drei Ergebnisaktionen verwenden getrennte lokale Punktstufen.

Vor der Nutzung beachten

Die Quality-Stufe muss mit dem Zielmaterial auf Bild, Bewegung, Text und Auslieferungstauglichkeit geprüft werden.
Der aktuelle Kyeo-Quality-Workflow bietet keinen eigenständigen Referenzbildmodus.
Dauer, Auflösung, Audio und C2PA sind im Basisformular und im Ergebnisvertrag nicht vollständig sichtbar.
Zunächst mit unkritischem Material Ausgabe, Abrechnung und Ergebnisaktionen prüfen und erst danach entscheiden, ob produktives Material verarbeitet werden soll.

Einstellbare Parameter

Damit kannst du schnell einschätzen, ob dieses Modell zu deinem Anwendungsszenario passt.

Generierungsmodus
Optional
Parametertyp: select
Abhängig von den eingereichten Bildern
TEXT_2_VIDEO
FIRST_AND_LAST_FRAMES_2_VIDEO
Seitenverhältnis
Optional
Parametertyp: select
Standardwert: 16:9
Querformat (16:9)
Hochformat (9:16)
Automatischer Zuschnitt (Auto)
Auflösung
Optional
Parametertyp: select
720p
720p — 225
1080p — 233
4K — 285
Dauer
Optional
Parametertyp: select
8 s
4 s
6 s
8 s
Wasserzeichentext
Optional
Parametertyp: text
Prompt-Übersetzung
Optional
Parametertyp: select
Standardwert: true
Automatisch ins Englische übersetzen
Originaltext beibehalten

Punkteverbrauch

225 / 233 / 285 Credits je Auflösung

Direkte Erzeugung kostet 225 Credits bei 720p, 233 bei 1080p (232,5 aufgerundet) und 285 bei 4K. Extend kostet 225; zulässige 1080p- und 4K-Ergebnisaktionen kosten 8 und 60.

Tipp zum Punktesparen

Bevor du Bilder oder Videos in Serie generierst, solltest du dieselben Ausgangsmedien in einem A/B-Test mit dem aktuellen Modell und ähnlichen Alternativen vergleichen. Starte die Serie erst, wenn das Ergebnis passt, um keine Punkte zu verschwenden.

Häufig gestellte Fragen

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KI-Videomodell
15 / 23 / 75 Credits je Auflösung
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Kling 3.0

Prüfe Kling 3.0 Video in Kyeo AI mit 3–15 Sekunden, Einzelaufnahme und bis zu 5 Mehrfachaufnahmen, Start-/Endbildern, Ton und std/pro/4k-Raten pro Sekunde. Geeignet für festgelegte Start-/Endbilder oder um ein 3–15-Sekunden-Konzept in bis zu 5 kurze Aufnahmen zu teilen. Personenidentität, Lippenbewegung, Text, Ton und Aufnahmeübergänge müssen anhand echter Ergebnisse abgenommen werden.

KI-Videomodell
42–1005 Punkte pro Anfrage
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Quellen

Die Seite beruht auf Anbieterinformationen, Beschreibungen der Modellfamilie und der Anbindungskonfiguration von Kyeo AI.

Hinweis zu den Quellen

Diese Seite beschreibt den geprüften aktuellen Website-Vertrag, ohne interne Anbieter-Modellkennungen offenzulegen oder zu verwenden.

Zuletzt geprüft: 2026-08-28
Google Cloud: Veo 3.1 models
Offiziell
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Google Cloud: Veo on Vertex AI video generation API
Offiziell
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Google Cloud: Veo preview workflow deprecation
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Google verlangt die Migration von der Preview-ID 3.1 auf die stabile `-001`-ID.

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