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02
Examples
Real outputs from the public examples of this model on Replicate, with the prompt and settings that produced them. They were not generated live on this page.
Input
Prompt
Rotate the shoe, keep everything else still
Duración: 0:08
Settings
resolution
720p
Prompt
A hyper-speed superhero, resembling The Flash, is sprinting through a dense, dark forest at night. The trees blur into streaks of green and black as he moves. Fiery trails burst behind him with every stride, igniting parts of the underbrush in glowing embers. As he weaves between the trees, the blazing trail he leaves behind slowly forms the words 'VEO 3 FAST' in glowing, molten fire on the forest floor. The camera zooms up to show the entire text.
Duración: 0:08
Prompt
A lion running fast through the savannah, dolly zoom into its face
The lion says in a deep voice: Veo 3 Fast is now on Replicate
Duración: 0:08
Prompts de ejemplo
Ejemplos del catálogo de Railwail. No fueron generados en vivo en esta página.
Quick
Duración: 0:06
Timelapse of flower blooming
03
Acerca de Google Veo 3 Fast
ResumenA partir de 23 de septiembre de 2026
Google Veo 3 Fast es un modelo de Google DeepMind en la categoría Generación de videos. En Railwail, Google Veo 3 Fast cuesta USD 0.18 por segundo de video. Según la configuración, el precio varía de USD 0.12/s a USD 0.18/s. Una ejecución estándar de 4 segundos cuesta USD 0.72. Relaciones de aspecto compatibles: 16:9 y 9:16. Duraciones posibles: 4, 6 u 8 s. Versión más reciente: Google Veo 3.1 Fast.
Fondo
Acerca de Google DeepMind
Fundado en 2010 · London, United Kingdom
Google DeepMind is the merged AI research organisation formed in April 2023 from Google Brain and DeepMind under Demis Hassabis. The Veo video-generation programme delivered Veo 1 (May 2024), Veo 2 (December 2024) and Veo 3 (May 2025), the first major commercial video model with natively generated synchronized audio. Veo 3 Fast was launched alongside Veo 3 as the speed and cost tier: a distilled, low-step variant designed for high-volume creative iteration on Vertex AI, the Gemini API and consumer surfaces such as VideoFX and YouTube Dream Screen. It became the most widely-used Veo variant for high-throughput workflows because the cost difference versus full Veo 3 is significant while quality remains broadly cinematic.
Distilled latent video diffusion / DiT speed tier with joint audio-video diffusion
Veo 3 Fast is the distilled speed-tier variant of Veo 3. Like Veo 3 it is a latent video diffusion model with a transformer-based denoiser plus a coupled audio diffusion module that produces synchronized music, ambient sound and dialogue with lip-sync. Fast is produced via consistency-style sampler distillation and quantization, compressing the diffusion sampler into far fewer denoising steps while preserving most of Veo 3's prompt adherence, motion physics and audio-video sync. Conditioning uses Gemini-family text encoders and optional image embeddings. Native generation produces up to 8-second clips at 1080p with synchronized audio, at noticeably lower latency and per-clip cost than full Veo 3. Training is partly a distillation of Veo 3 over the same curated multilingual audio-video corpus, with auxiliary supervision tuned for sampler-step efficiency.
Parámetros
Undisclosed
Capacidades
Speed-tier Veo 3 with native synchronized audio retained
Up to 8-second 1080p clips at substantially lower cost
Text-to-video and image-to-video
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
Materially lower latency than full Veo 3
Best for: high-volume creative iteration, ad A/B testing, social shorts with sound.
Entrenamiento y licencia
Distilled from Veo 3 over the same curated multilingual audio-video corpus, with auxiliary supervision tuned for sampler-step efficiency and audio-video synchronization.
Licencia: Proprietary commercial licence via Google Cloud / Vertex AI and Gemini API; commercial use under Google's generative-AI terms; mandatory SynthID watermarking.
Pruebas de seguridad: Google Responsible AI framework with safety filters, public-figure filters, child-safety classifiers and provenance via SynthID; same red-team programme as Veo 3.
Limitaciones conocidas
Slight quality regression vs full Veo 3 on fine detail
8-second native clip limit
Audio short-form and English-leaning
Closed model without 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-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-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-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 watermarking.
Entrada del catálogo actualizada
23 de septiembre de 2026
Parámetros de entrada
Entradas y configuraciones del esquema de entrada del modelo. El ejemplo en la sección API muestra cuáles de ellas acepta la API.
Google Veo 3 Fast es un modelo de Google DeepMind en la categoría Generación de videos. En Railwail puedes llamarlo con una clave API a través de la API de Railwail.
¿Cuánto cuesta Google Veo 3 Fast en Railwail?
En Railwail, Google Veo 3 Fast cuesta USD 0.18 por segundo de video. Según la configuración, el precio varía de USD 0.12/s a USD 0.18/s. Una ejecución estándar de 4 segundos cuesta USD 0.72. El precio se conoce antes de que comience la ejecución. El uso se paga con créditos prepagados; 1 crédito equivale a USD 0.01.
¿Qué configuraciones admite Google Veo 3 Fast?
Según su esquema de entrada, Google Veo 3 Fast conoce estos parámetros: prompt, duration (4, 6 u 8), start_image y aspect_ratio (16:9 o 9:16).
¿Qué tan rápido es Google Veo 3 Fast?
Aún no hay suficientes ejecuciones medidas de Google Veo 3 Fast en Railwail para indicar un tiempo de ejecución. Depende de la entrada, la configuración y la carga en el proveedor.
¿Es Google Veo 3 Fast mejor que Google Veo 3.1 Fast?
Eso depende de la tarea. Google Veo 3 Fast (Google DeepMind) y Google Veo 3.1 Fast (Google DeepMind) son ambos modelos en la categoría Generación de videos. La página de comparación muestra sus precios y especificaciones lado a lado.
¿Puede Google Veo 3 Fast usar una imagen como entrada?
Sí. Envía la imagen en el parámetro start_image.
¿Cómo uso Google Veo 3 Fast a través de la API?
Crea una clave API de Railwail y envía tu solicitud con el ID de modelo veo-3-fast. Los ejemplos de código para curl, Python y JavaScript están en la sección API de esta página.
