Domina las 6 grandes diferencias de parámetros de la API de Veo 3.1: Guía de comparación completa entre Flow inverso y reenvío oficial de Vertex

Veo 3.1, el modelo de generación de video más reciente de Google DeepMind, ha llegado con fuerza. Sin embargo, los desarrolladores suelen tener dudas al elegir el método de integración de la API: ¿qué diferencia hay realmente entre la interfaz inversa de Flow y el reenvío oficial de Vertex? En este artículo, analizaremos en detalle 6 dimensiones de parámetros clave para ayudarte a tomar la mejor decisión.

Valor central: Al terminar de leer, tendrás claro qué método de acceso a Veo 3.1 elegir según tu escenario de uso y cómo optimizar los ajustes frente a las limitaciones de los parámetros.

Resumen de los dos métodos de acceso a Veo 3.1

Antes de profundizar en los parámetros, veamos una visión general de ambas modalidades.

Información básica de los métodos de acceso a Veo 3.1

Descripción de las versiones del modelo Veo 3.1

🎯 Recomendación técnica: Para tus desarrollos, te sugerimos realizar las pruebas de llamadas a la interfaz a través de la plataforma APIYI (apiyi.com). Esta plataforma ofrece una interfaz de API unificada compatible con toda la serie de modelos Veo 3.1, lo que facilita validar rápidamente la viabilidad de tu solución técnica.

Detalles de las diferencias de los parámetros principales de Veo 3.1

A continuación, analizaremos una a una las diferencias de los 6 parámetros principales en los dos métodos de acceso.

Parámetro 1: durationSeconds – Duración del video

La duración del video es uno de los parámetros más básicos e importantes en la generación de video.

Comparativa del parámetro durationSeconds en Veo 3.1

Ejemplo oficial de Vertex:

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

# Vertex oficial permite personalizar la duración
operation = client.models.generate_videos(
    model="veo-3.1-generate-preview",
    prompt="A cinematic shot of ocean waves at sunset",
    config=types.GenerateVideosConfig(
        duration_seconds=6,  # Opciones: 4/6/8 segundos
        aspect_ratio="16:9",
        resolution="1080p"
    )
)

Descripción de las limitaciones de Flow (Inversa):

Actualmente, la API de Flow (Inversa) tiene una salida fija de 8 segundos y no permite ajustar la duración. Si tu caso de uso requiere clips más cortos, existen las siguientes alternativas:

• Recorte posterior: Genera el video de 8 segundos y utiliza herramientas como FFmpeg para recortarlo a la duración deseada.
• Unión de segmentos: Utiliza la función Scene Extension para generar segmentos continuos.

💡 Sugerencia práctica: Si necesitas un control flexible sobre la duración del video, te recomendamos usar el relay oficial de Vertex. A través de APIYI (apiyi.com) puedes alternar fácilmente entre los diferentes métodos de acceso para realizar pruebas.

Parámetro 2: negativePrompt – Indicación negativa

La indicación negativa se utiliza para excluir elementos no deseados de la imagen y es un parámetro clave para mejorar la calidad de la generación.

Comparativa del parámetro negativePrompt en Veo 3.1

Ejemplo oficial de Vertex:

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

# Vertex oficial soporta indicaciones negativas
operation = client.models.generate_videos(
    model="veo-3.1-generate-preview",
    prompt="A professional business meeting in modern office",
    config=types.GenerateVideosConfig(
        negative_prompt="cartoon, drawing, low quality, blurry, distorted",
        aspect_ratio="16:9"
    )
)

Alternativa para Flow (Inversa):

Aunque Flow (Inversa) no soporta el parámetro negativePrompt, puedes lograr un efecto similar optimizando la indicación positiva:

# Indicación original
A cat playing in the garden

# Indicación optimizada (con términos de exclusión al inicio)
A realistic, high-quality video of a cat playing in the garden.
Photorealistic style, sharp focus, natural lighting.
NOT cartoon, NOT animated, NOT low quality.

Técnicas de optimización de indicaciones:

Parámetro 3: seed – Semilla aleatoria

La semilla aleatoria se utiliza para controlar la reproducibilidad de los resultados, algo fundamental en escenarios que requieren una salida consistente.

Comparativa del parámetro seed en Veo 3.1

Nota importante: Incluso en la API oficial de Vertex, el parámetro seed no garantiza un determinismo total, solo permite "mejorar ligeramente" la consistencia de los resultados.

Ejemplo oficial de Vertex:

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

# Uso de seed para mejorar la consistencia
operation = client.models.generate_videos(
    model="veo-3.1-generate-preview",
    prompt="A golden retriever running on the beach",
    config=types.GenerateVideosConfig(
        seed=12345678,  # Especificar el valor de la semilla
        aspect_ratio="16:9",
        resolution="720p"
    )
)

Ideas alternativas en el contexto de Flow (Inversa):

Dado que Flow (Inversa) no soporta seed, si necesitas resultados similares:

1. Guardar casos de éxito: Registra las indicaciones y los resultados que funcionaron bien.
2. Generación por lotes y selección: Genera múltiples resultados con la misma indicación y elige el mejor.
3. Guía por imagen de referencia: Utiliza la función Image-to-Video para restringir la salida mediante una imagen de referencia.

🎯 Recomendación: Si tu caso de uso exige una alta consistencia en los resultados (como videos de marca o tramas continuas), te recomendamos elegir el relay oficial de Vertex. La plataforma APIYI (apiyi.com) permite alternar rápidamente entre ambos métodos y realizar pruebas comparativas.

Parámetro 4: generateAudio – Generación de audio

La generación de audio nativa de Veo 3.1 es uno de sus puntos más destacados, incluyendo diálogos, efectos de sonido y música de fondo.

Comparativa del parámetro generateAudio en Veo 3.1

Ejemplo oficial de Vertex:

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

# Puedes elegir si generar audio o no
operation = client.models.generate_videos(
    model="veo-3.1-generate-preview",
    prompt="A chef preparing sushi in a Japanese restaurant",
    config=types.GenerateVideosConfig(
        generate_audio=True,  # Activa la generación de audio
        aspect_ratio="16:9"
    )
)

# Si no necesitas audio, puedes desactivarlo para ahorrar tiempo de procesamiento
operation_silent = client.models.generate_videos(
    model="veo-3.1-generate-preview",
    prompt="Abstract geometric shapes morphing",
    config=types.GenerateVideosConfig(
        generate_audio=False,  # Desactiva el audio
        aspect_ratio="16:9"
    )
)

Procesamiento de audio en Flow (Inversa):

Flow (Inversa) genera videos con audio por defecto. Si no necesitas el audio original:

# Usar FFmpeg para eliminar la pista de audio
ffmpeg -i input_video.mp4 -an -c:v copy output_silent.mp4

# Reemplazar con audio personalizado
ffmpeg -i video.mp4 -i custom_audio.mp3 -c:v copy -c:a aac output.mp4

Parámetro 5: enhancePrompt – Indicación mejorada por IA

El parámetro enhancePrompt permite que la IA optimice y amplíe automáticamente la indicación ingresada por el usuario.

Comparativa del parámetro enhancePrompt en Veo 3.1

Nota importante: Según la documentación oficial de Google, el parámetro enhancePrompt actualmente solo es compatible con el modelo Veo 2; Veo 3.1 aún no soporta este parámetro.

Técnicas de optimización manual de indicaciones:

Dado que Veo 3.1 no soporta la mejora automática, se recomienda optimizar las indicaciones manualmente:

Plantilla de indicación optimizada:

[Tipo de toma] + [Descripción del sujeto] + [Acción/Estado] + [Entorno/Fondo] + [Condiciones de luz] + [Estilo/Emoción]

Ejemplo:
"Cinematic wide shot of a lone astronaut walking across Mars surface,
orange dust swirling around boots, dramatic backlighting from setting sun,
epic sci-fi atmosphere, film grain texture"

💰 Optimización de costos: Para las necesidades de optimización de indicaciones, puedes usar primero modelos como Claude o GPT para mejorar la indicación y luego llamar a Veo 3.1 para generar el video. A través de la plataforma APIYI (apiyi.com), puedes invocar diversos modelos de manera flexible para optimizar el costo total.

Parámetro 6: Comparativa de otros parámetros clave

Además de los 5 parámetros principales mencionados, existen otros parámetros importantes a tener en cuenta.

Comparativa completa de otros parámetros de Veo 3.1

Detalles de soporte de resolución:

Tabla resumen de diferencias de parámetros de Veo 3.1

Para una referencia rápida, aquí resumimos todas las diferencias de parámetros:

Matriz de soporte de parámetros: Veo 3.1 Flow (Ing. inversa) vs. Vertex Oficial

Sugerencias para elegir el método de acceso a Veo 3.1

Basándonos en la comparativa de parámetros anterior, presentamos sugerencias de elección para diferentes escenarios.

Guía de selección por escenarios

Escenarios para elegir Flow (vía ingeniería inversa)

Escenarios para elegir Vertex (Oficial)

Flujograma de decisión

Inicio
    │
    ├─> ¿Es un entorno de producción? ──Sí──> Vertex Oficial
    │         │
    │         No
    │         │
    ├─> ¿Necesita negativePrompt? ──Sí──> Vertex Oficial
    │         │
    │         No
    │         │
    ├─> ¿Necesita resolución 4K? ──Sí──> Vertex Oficial
    │         │
    │         No
    │         │
    ├─> ¿Es el costo la prioridad? ──Sí──> Flow (Inversa)
    │         │
    │         No
    │         │
    └─> Elegir según necesidades específicas

💡 Sugerencia de elección: El método de acceso que elijas dependerá principalmente de tu escenario de aplicación específico y de tus requisitos de calidad. Recomendamos realizar pruebas comparativas reales a través de la plataforma APIYI (apiyi.com), que admite una interfaz unificada para ambos métodos, facilitando la evaluación y el cambio rápido.

Ejemplo de acceso rápido a la API de Veo 3.1

Llamar a Veo 3.1 a través de la plataforma APIYI

Independientemente del método de acceso que elijas, puedes usar un formato de interfaz unificado a través de la plataforma APIYI:

import requests
import time

# Llamada a la interfaz unificada de APIYI para Veo 3.1
def generate_video_via_apiyi(prompt, duration=8, aspect_ratio="16:9"):
    """
    Generación de video con Veo 3.1 mediante APIYI (apiyi.com)
    """
    url = "https://api.apiyi.com/v1/videos/generations"

    headers = {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
        "Content-Type": "application/json"
    }

    payload = {
        "model": "veo-3.1-generate-preview",
        "prompt": prompt,
        "duration_seconds": duration,
        "aspect_ratio": aspect_ratio,
        "generate_audio": True
    }

    response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
    return response.json()

# Ejemplo de uso
result = generate_video_via_apiyi(
    prompt="A serene Japanese garden with cherry blossoms falling gently",
    duration=8,
    aspect_ratio="16:9"
)

print(f"ID de la tarea de generación de video: {result.get('id')}")

import requests
import time
import os

class VeoVideoGenerator:
    """
    Generador de video Veo 3.1
    Llamada a través de la interfaz unificada de APIYI (apiyi.com)
    """

    def __init__(self, api_key):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.apiyi.com/v1"
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }

    def generate_video(self, prompt, **kwargs):
        """
        Enviar tarea de generación de video

        Parámetros:
            prompt: indicación de descripción del video
            duration_seconds: Duración del video (4/6/8)
            aspect_ratio: Relación de aspecto (16:9 o 9:16)
            negative_prompt: indicación negativa (Modo Vertex)
            seed: Semilla aleatoria (Modo Vertex)
            generate_audio: Indica si se genera audio
            resolution: Resolución (720p/1080p)
        """
        url = f"{self.base_url}/videos/generations"

        payload = {
            "model": kwargs.get("model", "veo-3.1-generate-preview"),
            "prompt": prompt,
            "duration_seconds": kwargs.get("duration_seconds", 8),
            "aspect_ratio": kwargs.get("aspect_ratio", "16:9"),
            "generate_audio": kwargs.get("generate_audio", True)
        }

        # Parámetros opcionales (soportados en modo Vertex)
        if "negative_prompt" in kwargs:
            payload["negative_prompt"] = kwargs["negative_prompt"]
        if "seed" in kwargs:
            payload["seed"] = kwargs["seed"]
        if "resolution" in kwargs:
            payload["resolution"] = kwargs["resolution"]

        response = requests.post(url, json=payload, headers=self.headers)
        response.raise_for_status()
        return response.json()

    def check_status(self, task_id):
        """Verificar el estado de la tarea de generación"""
        url = f"{self.base_url}/videos/generations/{task_id}"
        response = requests.get(url, headers=self.headers)
        response.raise_for_status()
        return response.json()

    def wait_for_completion(self, task_id, timeout=600, interval=10):
        """
        Esperar a que se complete la generación del video

        Parámetros:
            task_id: ID de la tarea
            timeout: Tiempo de espera máximo (segundos)
            interval: Intervalo de sondeo (segundos)
        """
        start_time = time.time()

        while time.time() - start_time < timeout:
            status = self.check_status(task_id)
            state = status.get("status", "unknown")

            if state == "completed":
                return status
            elif state == "failed":
                raise Exception(f"Error en la generación del video: {status.get('error')}")

            print(f"Estado: {state}, esperado {int(time.time() - start_time)} segundos...")
            time.sleep(interval)

        raise TimeoutError("Tiempo de espera agotado para la generación del video")

    def download_video(self, video_url, save_path):
        """Descargar el video generado"""
        response = requests.get(video_url, stream=True)
        response.raise_for_status()

        with open(save_path, "wb") as f:
            for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
                f.write(chunk)

        return save_path


# Ejemplo de uso
if __name__ == "__main__":
    # Inicializar el generador
    generator = VeoVideoGenerator(api_key="YOUR_API_KEY")

    # Enviar tarea de generación
    task = generator.generate_video(
        prompt="Cinematic aerial shot of a futuristic city at night, "
               "neon lights reflecting on wet streets, flying cars, "
               "cyberpunk atmosphere, high quality",
        duration_seconds=8,
        aspect_ratio="16:9",
        resolution="1080p",
        generate_audio=True
    )

    print(f"Tarea enviada, ID: {task['id']}")

    # Esperar finalización
    result = generator.wait_for_completion(task["id"])

    # Descargar video
    video_url = result["video_url"]
    generator.download_video(video_url, "output_video.mp4")

    print("Video descargado: output_video.mp4")

🚀 Inicio rápido: Recomendamos usar la plataforma APIYI (apiyi.com) para construir prototipos rápidamente. La plataforma ofrece interfaces API listas para usar, permitiendo completar la integración sin configuraciones complejas.

Alternativas prácticas para las limitaciones de parámetros en Veo 3.1

Ante las limitaciones de parámetros en el método de Flow reverse, aquí tienes un resumen completo de alternativas para solucionarlas.

Tabla rápida de alternativas

Plantilla de optimización de la indicación previa

# Plantilla de optimización general
[Requisitos de calidad], [definición de estilo], [descripción detallada de la escena].
[Acción/dinámica], [iluminación/atmósfera].
NOT [elemento a excluir 1], NOT [elemento a excluir 2].

# Ejemplo: Video de exhibición de producto
"Professional commercial quality, clean minimalist style,
a sleek smartphone rotating on a white marble surface.
Smooth 360-degree rotation, soft studio lighting with subtle reflections.
NOT blurry, NOT cartoon, NOT low quality, NOT distorted."

# Ejemplo: Video de paisaje natural
"Cinematic documentary style, 8K quality,
a majestic waterfall in tropical rainforest at golden hour.
Slow motion water droplets, volumetric light rays through mist.
NOT artificial, NOT oversaturated, NOT CGI looking."

Preguntas frecuentes

Resumen de la comparativa de parámetros de Veo 3.1

A través de la comparativa detallada en este artículo, podemos llegar a las siguientes conclusiones:

Resumen de diferencias clave

1. Control de duración: Vertex admite 4/6/8 segundos; Flow es fijo de 8 segundos.
2. Indicaciones negativas: Vertex las admite; Flow requiere el uso de indicaciones alternativas previas.
3. Semilla aleatoria: Vertex la admite (aunque no es totalmente determinista); Flow no la admite.
4. Generación de audio: Vertex es configurable; Flow la tiene activada por defecto.
5. Resolución: Vertex admite 4K; Flow alcanza un máximo de 1080p.
6. Generación por lotes: Vertex admite de 1 a 4 videos; Flow está limitado a 1.

Resumen de recomendaciones de selección

Independientemente del método que elijas, a través de la plataforma APIYI (apiyi.com) podrás obtener una experiencia de acceso cómoda y la capacidad de cambiar entre soluciones de manera flexible. Recomendamos realizar primero pruebas a pequeña escala para validar los resultados antes de decidir el método de uso principal.

Referencias

1. Google Cloud – Documentación oficial de Veo 3.1: Descripción completa de los parámetros de la API.

   • Enlace: docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/veo/3-1-generate

2. Google AI for Developers – Generación de video con Gemini API: Guía de uso de Veo 3.1.

   • Enlace: ai.google.dev/gemini-api/docs/video

3. Google Developers Blog – Anuncio del lanzamiento de Veo 3.1: Presentación de nuevas funciones.

   • Enlace: developers.googleblog.com/introducing-veo-3-1-and-new-creative-capabilities-in-the-gemini-api

4. Vertex AI – Referencia de la API de generación de video: Lista completa de parámetros.

   • Enlace: docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/model-reference/veo-video-generation

Este artículo ha sido redactado por el equipo técnico de APIYI. Para más tutoriales sobre generación de video con IA, visita el Centro de Ayuda de APIYI: help.apiyi.com