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02
Beispiele
Echte Ergebnisse aus den öffentlichen Beispielen dieses Modells auf Replicate, mit dem Prompt und den Einstellungen, die sie erzeugt haben. Sie wurden nicht live auf dieser Seite erzeugt.
Eingabe
Prompt
Overlapping geometric shapes, pulsing to upbeat electronic music with SFX of shifting patterns
Länge: 0:08
Einstellungen
aspect_ratio
16:9
resolution
720p
duration
8
Eingabe
Prompt
the seed slowly starts to spin, faster and faster as it morphs into a whole watermelon
Länge: 0:08
Einstellungen
aspect_ratio
16:9
resolution
720p
duration
8
Prompt
a cat steals a fish from a supermarket and escapes
Länge: 0:08
Einstellungen
aspect_ratio
16:9
resolution
720p
duration
8
Beispiel-Prompts
Beispiele aus dem Railwail-Katalog. Sie wurden nicht live auf dieser Seite erzeugt.
Rain
Länge: 0:04
Rain on window with city lights blurred
03
Über Google Veo 3.1 Fast
Kurz gesagtStand: 23. September 2026
Google Veo 3.1 Fast ist ein Modell von Google DeepMind aus der Kategorie Videogenerierung. Über Railwail kostet Google Veo 3.1 Fast $ 0.18 pro Videosekunde. Je nach Einstellungen liegt der Preis zwischen $ 0.12/s und $ 0.18/s. Ein Standardlauf mit 4 Sekunden kostet $ 0.72. Unterstützte Seitenverhältnisse: 16:9 und 9:16. Mögliche Längen: 4, 6 oder 8 s.
Hintergrund
Über Google DeepMind
Gegründet 2010 · London, United Kingdom
Google DeepMind, formed in 2023 from Google Brain and DeepMind under Demis Hassabis, runs the Veo video-generation programme. Veo 3.1 Fast is the speed and cost tier of Veo 3.1, designed for high-volume creative iteration on Vertex AI, the Gemini API and consumer surfaces like VideoFX and YouTube Dream Screen. Like Veo 3 Fast before it, the Fast variant trades a small amount of fidelity for substantially faster generation and lower per-clip pricing, while keeping the joint audio-video diffusion stack and SynthID provenance from the full Veo 3.1.
Distilled latent video diffusion / DiT speed tier with joint audio-video diffusion
Veo 3.1 Fast is a distilled, low-step variant of Veo 3.1 that uses consistency-style sampler distillation and quantization to compress the diffusion process into far fewer denoising steps. The architecture is identical to Veo 3.1 -- a latent video diffusion model with a transformer denoiser plus a coupled audio diffusion module -- but parameters are tuned and the sampler shortened for substantially faster inference. Generation produces up to 8-second 1080p clips with synchronized audio (music, ambient sound, dialogue with lip-sync) at noticeably lower cost than the full Veo 3.1. Conditioning uses Gemini-family text encoders plus optional image and reference-frame inputs. Training is partly a distillation of Veo 3.1 with auxiliary supervision to preserve audio-video sync and prompt adherence under the shortened sampler.
Parameter
Undisclosed
Fähigkeiten
Speed-tier Veo 3.1 with native synchronized audio retained
Up to 8-second 1080p clips at substantially lower latency and cost
Text-to-video and image-to-video
Reference-frame conditioning for consistency
Rich cinematographic prompt vocabulary
Multilingual prompts via Gemini text encoders
Available via Vertex AI, Gemini API, VideoFX, Whisk and YouTube Dream Screen
SynthID audio + visual watermarking
Best for: high-volume creative iteration, ad A/B testing, social shorts with audio.
Training & Lizenz
Distilled from Veo 3.1 over the same curated multilingual audio-video corpus; auxiliary supervision tuned for sampler-step efficiency and audio-video synchronization.
Lizenz: Proprietary commercial licence via Google Cloud / Vertex AI and Gemini API; commercial use under Google's generative-AI terms; mandatory SynthID watermark.
Sicherheitstests: Google Responsible AI framework with the same filters as Veo 3.1; SynthID-based provenance on all outputs.
Bekannte Grenzen
Slight quality regression vs full Veo 3.1 on fine detail and complex audio
8-second clip limit
Audio short-form and English-leaning
Closed model with no peer-reviewed paper
Strict moderation on people, brands and political content
curl https://railwail.com/api/v1/videos/generations \
-H "Authorization: Bearer $RAILWAIL_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "veo-3-1-fast",
"prompt": "A slow drone shot over a misty pine forest at sunrise"
}'
# Response: {"job_id": "...", "status": "queued", ...}
# Poll until status is completed, failed or cancelled:
curl https://railwail.com/api/v1/jobs/JOB_ID \
-H "Authorization: Bearer $RAILWAIL_API_KEY"
import os
import time
import requests
API = "https://railwail.com/api/v1"
headers = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['RAILWAIL_API_KEY']}"}
job = requests.post(
f"{API}/videos/generations",
headers=headers,
json={
"model": "veo-3-1-fast",
"prompt": "A slow drone shot over a misty pine forest at sunrise",
},
).json()
while True:
status = requests.get(f"{API}/jobs/{job['job_id']}", headers=headers).json()
if status["status"] in ("completed", "failed", "cancelled"):
break
time.sleep(5)
print(status["status"], status.get("output_url"))
const API = "https://railwail.com/api/v1";
const headers = {
Authorization: `Bearer ${process.env.RAILWAIL_API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json",
};
const job = await fetch(`${API}/videos/generations`, {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
model: "veo-3-1-fast",
prompt: "A slow drone shot over a misty pine forest at sunrise"
}),
}).then((r) => r.json());
let status;
do {
await new Promise((r) => setTimeout(r, 5000));
status = await fetch(`${API}/jobs/${job.job_id}`, { headers }).then((r) => r.json());
} while (!["completed", "failed", "cancelled"].includes(status.status));
console.log(status.status, status.output_url);
Proprietary commercial licence via Google Cloud / Vertex AI and Gemini API; commercial use under Google's generative-AI terms; mandatory SynthID watermark.
Katalogeintrag aktualisiert
23. September 2026
Eingabeparameter
Eingaben und Einstellungen laut Eingabeschema des Modells. Welche davon die API annimmt, zeigt das Beispiel im Abschnitt API.
Google Veo 3.1 Fast ist ein Modell von Google DeepMind aus der Kategorie Videogenerierung. Über Railwail lässt es sich mit einem API-Schlüssel über die Railwail-API aufrufen.
Was kostet Google Veo 3.1 Fast bei Railwail?
Über Railwail kostet Google Veo 3.1 Fast $ 0.18 pro Videosekunde. Je nach Einstellungen liegt der Preis zwischen $ 0.12/s und $ 0.18/s. Ein Standardlauf mit 4 Sekunden kostet $ 0.72. Der Preis steht vor dem Start des Laufs fest. Bezahlt wird mit vorab gekauften Credits; 1 Credit entspricht $ 0.01.
Welche Einstellungen unterstützt Google Veo 3.1 Fast?
Laut Eingabeschema kennt Google Veo 3.1 Fast diese Parameter: prompt, duration (4, 6 oder 8), start_image und aspect_ratio (16:9 oder 9:16).
Wie schnell ist Google Veo 3.1 Fast?
Für Google Veo 3.1 Fast gibt es bei Railwail noch zu wenige gemessene Läufe, um eine Laufzeit anzugeben. Sie hängt von der Eingabe, den Einstellungen und der Auslastung beim Anbieter ab.
Ist Google Veo 3.1 Fast besser als Google Veo 3.1?
Das hängt von der Aufgabe ab. Google Veo 3.1 Fast (Google DeepMind) und Google Veo 3.1 (Google DeepMind) sind beide Modelle aus der Kategorie Videogenerierung. Die Vergleichsseite zeigt Preise und Spezifikationen nebeneinander.
Kann Google Veo 3.1 Fast ein Bild als Vorlage nutzen?
Ja. Das Bild gehört in den Parameter start_image.
Wie nutze ich Google Veo 3.1 Fast über die API?
Erstelle einen Railwail-API-Schlüssel und sende deine Anfrage mit der Modell-ID veo-3-1-fast. Codebeispiele für curl, Python und JavaScript stehen im Abschnitt API auf dieser Seite.
