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Veo 3.1 Fast

Intégrer

Identifiant du modèle veo3.1/fast

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.ru/v1/run/veo3.1/fast?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "Ultra realistic ASMR video of a fresh ripe pineapple being cut into a glass-shaped cylinder. Close-up macro shot, natural kitchen lighting, high detail pineapple texture, visible juice droplets, slow precise knife slicing.\nSound focus: crisp crunchy cutting sound, juicy wet fiber tearing sound, subtle knife sliding on cutting board, natural room ambience, no music, stereo binaural ASMR audio. \n\nVisual detail: yellow golden pineapple flesh, fresh green crown slightly visible on table, wooden cutting board, stainless steel sharp knife, realistic juice splashing slightly when sliced.\nCamera: slow cinematic movement, macro lens, depth of field, focus on knife entering pineapple flesh.\nStyle: hyper realistic, 4K, natural color grading, food photography realism, satisfying ASMR style.",
    "duration": "4s",
    "resolution": "720p",
    "generate_audio": true
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
  "Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
  "Content-Type": "application/json",
};

// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/veo3.1/fast?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "prompt": "Ultra realistic ASMR video of a fresh ripe pineapple being cut into a glass-shaped cylinder. Close-up macro shot, natural kitchen lighting, high detail pineapple texture, visible juice droplets, slow precise knife slicing.\nSound focus: crisp crunchy cutting sound, juicy wet fiber tearing sound, subtle knife sliding on cutting board, natural room ambience, no music, stereo binaural ASMR audio. \n\nVisual detail: yellow golden pineapple flesh, fresh green crown slightly visible on table, wooden cutting board, stainless steel sharp knife, realistic juice splashing slightly when sliced.\nCamera: slow cinematic movement, macro lens, depth of field, focus on knife entering pineapple flesh.\nStyle: hyper realistic, 4K, natural color grading, food photography realism, satisfying ASMR style.",
    "duration": "4s",
    "resolution": "720p",
    "generate_audio": true
  }),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);

// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
  res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
  request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");

import os
import requests

API = "https://api.doitong.ru/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}

payload = {
    "prompt": "Ultra realistic ASMR video of a fresh ripe pineapple being cut into a glass-shaped cylinder. Close-up macro shot, natural kitchen lighting, high detail pineapple texture, visible juice droplets, slow precise knife slicing.\nSound focus: crisp crunchy cutting sound, juicy wet fiber tearing sound, subtle knife sliding on cutting board, natural room ambience, no music, stereo binaural ASMR audio. \n\nVisual detail: yellow golden pineapple flesh, fresh green crown slightly visible on table, wooden cutting board, stainless steel sharp knife, realistic juice splashing slightly when sliced.\nCamera: slow cinematic movement, macro lens, depth of field, focus on knife entering pineapple flesh.\nStyle: hyper realistic, 4K, natural color grading, food photography realism, satisfying ASMR style.",
    "duration": "4s",
    "resolution": "720p",
    "generate_audio": True,
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/veo3.1/fast", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
    raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])

# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
    request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
    raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])

# 1. Connect once (Claude Code; Cursor, VS Code, Claude Desktop: https://doitong.com/fr/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://api.doitong.ru/v1/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

# 2. Your agent calls the "run" tool with:
{
  "model_id": "veo3.1/fast",
  "input": {
    "prompt": "Ultra realistic ASMR video of a fresh ripe pineapple being cut into a glass-shaped cylinder. Close-up macro shot, natural kitchen lighting, high detail pineapple texture, visible juice droplets, slow precise knife slicing.\nSound focus: crisp crunchy cutting sound, juicy wet fiber tearing sound, subtle knife sliding on cutting board, natural room ambience, no music, stereo binaural ASMR audio. \n\nVisual detail: yellow golden pineapple flesh, fresh green crown slightly visible on table, wooden cutting board, stainless steel sharp knife, realistic juice splashing slightly when sliced.\nCamera: slow cinematic movement, macro lens, depth of field, focus on knife entering pineapple flesh.\nStyle: hyper realistic, 4K, natural color grading, food photography realism, satisfying ASMR style.",
    "duration": "4s",
    "resolution": "720p",
    "generate_audio": true
  }
}

Appelez le modèle Veo 3.1 Fast (veo3.1/fast) via la Doitong API. Documentation pour les agents : https://doitong.com/fr/developers/models/veo3.1/fast.md

POST https://api.doitong.ru/v1/run/veo3.1/fast?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json

{
  "prompt": "Ultra realistic ASMR video of a fresh ripe pineapple being cut into a glass-shaped cylinder. Close-up macro shot, natural kitchen lighting, high detail pineapple texture, visible juice droplets, slow precise knife slicing.\nSound focus: crisp crunchy cutting sound, juicy wet fiber tearing sound, subtle knife sliding on cutting board, natural room ambience, no music, stereo binaural ASMR audio. \n\nVisual detail: yellow golden pineapple flesh, fresh green crown slightly visible on table, wooden cutting board, stainless steel sharp knife, realistic juice splashing slightly when sliced.\nCamera: slow cinematic movement, macro lens, depth of field, focus on knife entering pineapple flesh.\nStyle: hyper realistic, 4K, natural color grading, food photography realism, satisfying ASMR style.",
  "duration": "4s",
  "resolution": "720p",
  "generate_audio": true
}

Si le statut de la réponse est "queued" ou "running", interrogez GET https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 jusqu’à ce qu’il soit "succeeded" ; les fichiers se trouvent dans outputs[].url. POST https://api.doitong.ru/v1/quote/veo3.1/fast avec le même corps renvoie le prix exact avant l’exécution.

Cette requête: 0,60 $ 600 crédits API · ≈ 63,28 ₽ L’exécuter sur cette page

Obtenir une clé API

Google Texte vers vidéo Audio natifSortie 4KRapide4–8 sjusqu’à 4k #fast#dialogue

Veo 3.1 plus rapide et moins coûteux pour des clips de 4 à 8 secondes avec son.

OpenAPI Markdown

Exemples

Sortie · ~42 s

promptUltra realistic ASMR video of a fresh ripe pineapple being cut into a glass-shaped cylinder. Close-up macro shot, natural kitchen lighting, high detail pineapple texture, visible juice droplets, slow precise knife slicing. Sound focus: crisp crunchy cutting sound, juicy wet fiber tearing sound, subtle knife sliding on cutting board, natural room ambience, no music, stereo binaural ASMR audio. Visual detail: yellow golden pineapple flesh, fresh green crown slightly visible on table, wooden cutting board, stainless steel sharp knife, realistic juice splashing slightly when sliced. Camera: slow cinematic movement, macro lens, depth of field, focus on knife entering pineapple flesh. Style: hyper realistic, 4K, natural color grading, food photography realism, satisfying ASMR style.

4s720pgenerate_audio: true0,60 $ · 600 crédits API

Prompt de @Strength04_X sur X

Prix

Prix exact

à partir de 0,10 $ / seconde

100 crédits API / seconde · ≈ 10,55 ₽

8 s ≈ 0,80 $

Cette requête: 4 secondes × 0,15 $ 0,60 $ 600 crédits API · ≈ 63,28 ₽

Exécuter · 0,60 $

Facturé uniquement en cas de succès, remboursé automatiquement en cas d’échec.

duration 4 s

resolution

Règles de tarification

Lorsque resolution = 4k et generate_audio = true : 0,35 $ / seconde
Lorsque resolution = 4k : 0,30 $ / seconde
Lorsque generate_audio = true : 0,15 $ / seconde

Facturé par seconde de sortie (duration).

Durée habituelle: ~42 s
Point de terminaison de tarification: POST /quote/{id}

Créer une requête

Les contrôles sont générés à partir du schéma du modèle. Le code et le prix se mettent à jour lorsque vous les modifiez.

prompt •requis 789 / 20000

Description textuelle de la vidéo souhaitée à générer.

duration 4 s

Durée de la vidéo de sortie.

aspect_ratio par défaut 16:9

Rapport largeur/hauteur de la vidéo générée.

resolution

Résolution utilisée pour la vidéo de sortie.

Avancé negative_prompt · safety_tolerance · seed · auto_fix

negative_prompt

Prompt négatif utilisé pour orienter la génération vidéo.

safety_tolerance par défaut 4

Définissez la tolérance de modération du contenu entre le niveau le moins restrictif, 6, et le niveau le plus strict, 1, qui bloque la plupart des contenus.

seed

Valeur de graine qui initialise la génération de nombres aléatoires.

POST /run/veo3.1/fast?wait=20 devis → 0,60 $

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.ru/v1/run/veo3.1/fast?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "Ultra realistic ASMR video of a fresh ripe pineapple being cut into a glass-shaped cylinder. Close-up macro shot, natural kitchen lighting, high detail pineapple texture, visible juice droplets, slow precise knife slicing.\nSound focus: crisp crunchy cutting sound, juicy wet fiber tearing sound, subtle knife sliding on cutting board, natural room ambience, no music, stereo binaural ASMR audio. \n\nVisual detail: yellow golden pineapple flesh, fresh green crown slightly visible on table, wooden cutting board, stainless steel sharp knife, realistic juice splashing slightly when sliced.\nCamera: slow cinematic movement, macro lens, depth of field, focus on knife entering pineapple flesh.\nStyle: hyper realistic, 4K, natural color grading, food photography realism, satisfying ASMR style.",
    "duration": "4s",
    "resolution": "720p",
    "generate_audio": true
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
  "Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
  "Content-Type": "application/json",
};

// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/veo3.1/fast?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "prompt": "Ultra realistic ASMR video of a fresh ripe pineapple being cut into a glass-shaped cylinder. Close-up macro shot, natural kitchen lighting, high detail pineapple texture, visible juice droplets, slow precise knife slicing.\nSound focus: crisp crunchy cutting sound, juicy wet fiber tearing sound, subtle knife sliding on cutting board, natural room ambience, no music, stereo binaural ASMR audio. \n\nVisual detail: yellow golden pineapple flesh, fresh green crown slightly visible on table, wooden cutting board, stainless steel sharp knife, realistic juice splashing slightly when sliced.\nCamera: slow cinematic movement, macro lens, depth of field, focus on knife entering pineapple flesh.\nStyle: hyper realistic, 4K, natural color grading, food photography realism, satisfying ASMR style.",
    "duration": "4s",
    "resolution": "720p",
    "generate_audio": true
  }),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);

// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
  res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
  request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");

import os
import requests

API = "https://api.doitong.ru/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}

payload = {
    "prompt": "Ultra realistic ASMR video of a fresh ripe pineapple being cut into a glass-shaped cylinder. Close-up macro shot, natural kitchen lighting, high detail pineapple texture, visible juice droplets, slow precise knife slicing.\nSound focus: crisp crunchy cutting sound, juicy wet fiber tearing sound, subtle knife sliding on cutting board, natural room ambience, no music, stereo binaural ASMR audio. \n\nVisual detail: yellow golden pineapple flesh, fresh green crown slightly visible on table, wooden cutting board, stainless steel sharp knife, realistic juice splashing slightly when sliced.\nCamera: slow cinematic movement, macro lens, depth of field, focus on knife entering pineapple flesh.\nStyle: hyper realistic, 4K, natural color grading, food photography realism, satisfying ASMR style.",
    "duration": "4s",
    "resolution": "720p",
    "generate_audio": True,
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/veo3.1/fast", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
    raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])

# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
    request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
    raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "run",
    "arguments": {
      "model_id": "veo3.1/fast",
      "input": {
        "prompt": "Ultra realistic ASMR video of a fresh ripe pineapple being cut into a glass-shaped cylinder. Close-up macro shot, natural kitchen lighting, high detail pineapple texture, visible juice droplets, slow precise knife slicing.\nSound focus: crisp crunchy cutting sound, juicy wet fiber tearing sound, subtle knife sliding on cutting board, natural room ambience, no music, stereo binaural ASMR audio. \n\nVisual detail: yellow golden pineapple flesh, fresh green crown slightly visible on table, wooden cutting board, stainless steel sharp knife, realistic juice splashing slightly when sliced.\nCamera: slow cinematic movement, macro lens, depth of field, focus on knife entering pineapple flesh.\nStyle: hyper realistic, 4K, natural color grading, food photography realism, satisfying ASMR style.",
        "duration": "4s",
        "resolution": "720p",
        "generate_audio": true
      },
      "wait_seconds": 20
    }
  }
}

Exécuter cette requête

Clé API

Votre clé reste dans ce navigateur : elle est envoyée uniquement à la Doitong API et enregistrée dans localStorage uniquement si vous cochez Mémoriser. Mémoriser dans ce navigateur Obtenir une clé API

Créé sur Doitong

Créations publiques réalisées avec Veo 3.1 par la communauté Doitong. Réutilisez un prompt en un clic.

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À propos de Veo 3.1 Fast

Veo 3.1 Fast conserve le réalisme, le dialogue et la génération sonore de Veo avec des temps de rendu plus courts et un prix bien inférieur, ce qui en fait un bon choix par défaut pour l'itération. 4, 6 ou 8 secondes, en 16:9 ou 9:16, en 720p, 1080p ou 4K ; le son peut être désactivé.

Paramètres

NomType Par défautAutorisé Description

promptrequis

Typestring

≤ 20 000 caractères

Description textuelle de la vidéo souhaitée à générer.

aspect_ratiofacultatif

Typeenum

Par défaut16:9

16:99:16

Rapport largeur/hauteur de la vidéo générée.

durationfacultatif

Typeenum

Par défaut8s

4s6s8s

Durée de la vidéo de sortie.

negative_promptfacultatif

Typestring | null

Prompt négatif utilisé pour orienter la génération vidéo.

resolutionfacultatif

Typeenum

Par défaut720p

720p1080p4k

Résolution utilisée pour la vidéo de sortie.

generate_audiofacultatif

Typeboolean

Par défauttrue

Contrôle l’inclusion d’un audio généré dans la vidéo.

seedfacultatif

Typeinteger | null

Valeur de graine qui initialise la génération de nombres aléatoires.

auto_fixfacultatif

Typeboolean

Par défauttrue

Réécriture automatique des prompts pour tenter de résoudre les échecs des contrôles de politique de contenu ou d'autres validations.

safety_tolerancefacultatif

Typeenum

Par défaut4

123456

Définissez la tolérance de modération du contenu entre le niveau le moins restrictif, 6, et le niveau le plus strict, 1, qui bloque la plupart des contenus.

requis

Sortie

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t

{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "veo3.1/fast",
  "status": "succeeded",
  "created_at": "2026-10-20T12:00:00Z",
  "started_at": "2026-10-20T12:00:02Z",
  "completed_at": "2026-10-20T12:00:09Z",
  "queue_position": null,
  "cost": {
    "credits": 600,
    "usd": "0.60",
    "charged": 600,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A golden retriever runs along a beach at sunset, waves splashing, slow motion, warm backlight",
    "duration": 6,
    "resolution": "720p"
  },
  "output": {
    "video": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.mp4",
      "content_type": "video/mp4",
      "file_name": "0-output.mp4",
      "file_size": 1843200
    }
  },
  "outputs": [
    {
      "type": "video",
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.mp4",
      "content_type": "video/mp4",
      "file_size": 1843200,
      "width": 1280,
      "height": 720,
      "duration": 5,
      "stored": true
    }
  ],
  "error": null,
  "metrics": {
    "inference_seconds": 6.8
  },
  "urls": {
    "self": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}

Vos fichiers, votre choixChaque outputs[].url est une copie dans notre stockage : conservée indéfiniment (facturation au Go-mois) ou 7 jours gratuitement, selon le réglage de votre compte ou ?storage=.

Même structure pour chaque modèletype, url, content_type, width, height et duration, pour les images, vidéos et fichiers audio. output est le propre objet de résultat du modèle.

Champs de sortie

video: object {url, content_type, file_name, file_size}Vidéo produite par le modèle.

Plus de modèles : Texte vers vidéo

Pour les agents IA : cette page au format Markdown est disponible à https://doitong.com/fr/developers/models/veo3.1/fast.md. Tous les modèles et guides : https://doitong.com/developers/llms.txt