Veo 3.1 API 6大パラメータの違いをマスターする：Flowリバース vs Vertex公式転送 完全比較ガイド

Google DeepMind の最新動画生成モデルである Veo 3.1 について、開発者が API 連携方式を選択する際、「Flow 逆転（リバース）インタフェース」と「Vertex 公式転送」のどちらを選ぶべきか迷うことがよくあります。本記事では、6つの主要なパラメータ次元から詳細に比較し、最適な選択をサポートします。

コアバリュー: この記事を読めば、利用シーンに合わせてどの Veo 3.1 連携方式を選ぶべきか、またパラメータ制限にどう対応すべきかが明確になります。

Veo 3.1 の2つの連携方式の概要

パラメータの詳細を比較する前に、まずはこれら2つの連携方式の基本状況を確認しましょう。

Veo 3.1 連携方式の基本情報

Veo 3.1 モデルバージョンの説明

🎯 技術アドバイス: 実際の開発においては、APIYI (apiyi.com) プラットフォームを通じたインターフェース呼び出しテストを推奨します。このプラットフォームは Veo 3.1 の全シリーズモデルに対応した統一 API を提供しており、技術的な実現可能性を素早く検証するのに役立ちます。

Veo 3.1 主要パラメータの差異を徹底解説

ここからは、2つの接続方式における6つの主要パラメータの差異を一つずつ解説していきます。

パラメータ 1: durationSeconds 動画の長さ

動画の長さは、動画生成において最も基本的かつ重要なパラメータの一つです。

Veo 3.1 durationSeconds パラメータ比較

Vertex公式の例:

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

# Vertex公式はカスタムの長さをサポート
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,  # 4/6/8秒から選択可能
        aspect_ratio="16:9",
        resolution="1080p"
    )
)

Flowリバースの制限事項:

FlowリバースAPIは現在、8秒の動画出力に固定されており、長さを調整することはできません。より短い動画クリップが必要な場合は、以下の代替案があります。

• 後編集でのクロップ: 8秒の動画を生成した後、FFmpegなどのツールを使用して必要な長さにカットする
• 複数シーンの結合: Scene Extension（シーン拡張）機能を利用して、連続したクリップを生成する

💡 実践的なアドバイス: 動画の長さを柔軟にコントロールする必要がある場合は、Vertex公式プロキシの使用をお勧めします。APIYI (apiyi.com) を使用すれば、異なる接続方式を簡単に切り替えてテストできます。

パラメータ 2: negativePrompt ネガティブプロンプト

ネガティブプロンプトは、望ましくない視覚要素を除外するために使用され、生成品質を向上させるための重要なパラメータです。

Veo 3.1 negativePrompt パラメータ比較

Vertex公式の例:

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

# Vertex公式はネガティブプロンプトをサポート
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"
    )
)

Flowリバースの代替案:

Flowリバースは negativePrompt パラメータをサポートしていませんが、ポジティブプロンプトを最適化することで同様の効果を得ることができます。

# 元のプロンプト
A cat playing in the garden

# 最適化後のプロンプト (除外キーワードを前置)
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.

プロンプト最適化のテクニック:

パラメータ 3: seed ランダムシード

ランダムシードは生成結果の再現性を制御するために使用され、一貫した出力が必要なシーンで非常に重要です。

Veo 3.1 seed パラメータ比較

重要事項: Vertex公式APIであっても、seed パラメータは完全な決定性を保証するものではなく、結果の一貫性を「わずかに向上させる」ことができる程度です。

Vertex公式の例:

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

# seedを使用して結果の一貫性を向上
operation = client.models.generate_videos(
    model="veo-3.1-generate-preview",
    prompt="A golden retriever running on the beach",
    config=types.GenerateVideosConfig(
        seed=12345678,  # シード値を指定
        aspect_ratio="16:9",
        resolution="720p"
    )
)

Flowリバース環境での代替案:

Flowリバースは seed をサポートしていないため、似たような出力結果が必要な場合は以下を試してください。

1. 成功事例の保存: 効果の高かったプロンプトと生成結果を記録しておく
2. 一括生成と絞り込み: 同一プロンプトで複数の結果を生成し、最適なものを選択する
3. 参考画像によるガイド: Image-to-Video機能を使用し、参考画像で出力を制約する

🎯 選択のアドバイス: 結果の一貫性に対する要求が高いユースケース（ブランド動画、連続したストーリーなど）では、Vertex公式プロキシの選択をお勧めします。APIYI (apiyi.com) プラットフォームは、2つの方式の素早い切り替えと比較テストをサポートしています。

パラメータ 4: generateAudio 音声生成

Veo 3.1 のネイティブ音声生成は、その最大の特徴の一つです。音声には対話、効果音、BGMが含まれます。

Veo 3.1 generateAudio パラメータ比較

Vertex公式の例:

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

# 音声を生成するかどうかを選択可能
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,  # 音声生成をオン
        aspect_ratio="16:9"
    )
)

# 音声が不要な場合は、オフにして処理時間を節約可能
operation_silent = client.models.generate_videos(
    model="veo-3.1-generate-preview",
    prompt="Abstract geometric shapes morphing",
    config=types.GenerateVideosConfig(
        generate_audio=False,  # 音声をオフ
        aspect_ratio="16:9"
    )
)

Flowリバースの音声処理:

Flowリバースはデフォルトで音声付き動画を生成します。ネイティブ音声が不要な場合は以下の処理が必要です。

# FFmpegを使用して音声トラックを削除
ffmpeg -i input_video.mp4 -an -c:v copy output_silent.mp4

# カスタム音声に差し替える
ffmpeg -i video.mp4 -i custom_audio.mp3 -c:v copy -c:a aac output.mp4

パラメータ 5: enhancePrompt AIプロンプト拡張

enhancePrompt パラメータは、ユーザーが入力したプロンプトをAIが自動的に最適化・拡張することを可能にします。

Veo 3.1 enhancePrompt パラメータ比較

重要事項: Googleの公式ドキュメントによると、enhancePrompt パラメータは現在 Veo 2 モデルのみをサポートしており、Veo 3.1 ではまだサポートされていません。

手動でのプロンプト最適化テクニック:

Veo 3.1 は自動拡張をサポートしていないため、手動でプロンプトを最適化することをお勧めします。

プロンプト最適化テンプレート:

[ショットタイプ] + [被写体の描写] + [アクション/状態] + [環境/背景] + [ライティング条件] + [スタイル/感情]

例:
"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"

💰 コストの最適化: プロンプトの最適化が必要な場合、まず Claude や GPT モデルを使用してプロンプトを最適化してから、Veo 3.1 を呼び出して動画を生成する手法が有効です。APIYI (apiyi.com) プラットフォームでは、多様なモデルを柔軟に呼び出し、全体のコストを最適化できます。

パラメータ 6: その他の主要パラメータ比較

上述した5つのコアパラメータ以外にも、注目すべき重要なパラメータがいくつかあります。

Veo 3.1 その他のパラメータ完全比較

解像度サポートの詳細:

Veo 3.1 パラメータ差異一覧表

迅速なリファレンスのために、すべてのパラメータの差異をここにまとめました。

Veo 3.1 Flow リバース版 vs Vertex 公式パラメータサポートマトリックス

Veo 3.1 導入方法の選択アドバイス

これまでのパラメータ比較に基づき、さまざまなシーンにおける選択のアドバイスをまとめました。

シナリオ別選択ガイド

Flow 逆引き（Reverse Engineering）方式を選択すべきシーン

Vertex 公式方式を選択すべきシーン

意思決定フローチャート

選択開始
    │
    ├─> 本番環境ですか？ ──はい──> Vertex 公式
    │         │
    │        いいえ
    │         │
    ├─> ネガティブプロンプトが必要ですか？ ──はい──> Vertex 公式
    │         │
    │        いいえ
    │         │
    ├─> 4K 解像度が必要ですか？ ──はい──> Vertex 公式
    │         │
    │        いいえ
    │         │
    ├─> コストを最優先しますか？ ──はい──> Flow 逆引き
    │         │
    │        いいえ
    │         │
    └─> 具体的なニーズに基づいて選択

💡 アドバイス: どちらの導入方法を選ぶかは、具体的な利用シーンや品質要件によって異なります。APIYI（apiyi.com）プラットフォームでの実機テストと比較をお勧めします。このプラットフォームは両方の方式を統合されたインターフェースで呼び出すことができ、迅速な評価と切り替えが可能です。

Veo 3.1 API クイックスタートガイド

APIYI プラットフォーム経由で Veo 3.1 を呼び出す

どちらの導入方式を選んでも、APIYI プラットフォームを使用すれば統一されたインターフェース形式で利用できます。

import requests
import time

# APIYI 统一接口调用 Veo 3.1
def generate_video_via_apiyi(prompt, duration=8, aspect_ratio="16:9"):
    """
    通过 APIYI apiyi.com 调用 Veo 3.1 视频生成
    """
    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()

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

print(f"视频生成任务 ID: {result.get('id')}")

import requests
import time
import os

class VeoVideoGenerator:
    """
    Veo 3.1 视频生成器
    通过 APIYI apiyi.com 统一接口调用
    """

    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):
        """
        提交视频生成任务

        参数:
            prompt: 视频描述提示词
            duration_seconds: 视频时长 (4/6/8)
            aspect_ratio: 画面比例 (16:9 或 9:16)
            negative_prompt: 负面提示词 (Vertex 模式)
            seed: 随机种子 (Vertex 模式)
            generate_audio: 是否生成音频
            resolution: 分辨率 (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)
        }

        # 可选参数 (Vertex 模式支持)
        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):
        """检查生成任务状态"""
        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):
        """
        等待视频生成完成

        参数:
            task_id: 任务 ID
            timeout: 超时时间 (秒)
            interval: 轮询间隔 (秒)
        """
        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"视频生成失败: {status.get('error')}")

            print(f"状态: {state}, 已等待 {int(time.time() - start_time)} 秒...")
            time.sleep(interval)

        raise TimeoutError("视频生成超时")

    def download_video(self, video_url, save_path):
        """下载生成的视频"""
        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


# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 初始化生成器
    generator = VeoVideoGenerator(api_key="YOUR_API_KEY")

    # 提交生成任务
    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"任务已提交, ID: {task['id']}")

    # 等待完成
    result = generator.wait_for_completion(task["id"])

    # 下载视频
    video_url = result["video_url"]
    generator.download_video(video_url, "output_video.mp4")

    print("视频已下载: output_video.mp4")

🚀 クイックスタート: プロトタイプの迅速な構築には APIYI（apiyi.com）プラットフォームが推奨されます。このプラットフォームは、複雑な設定なしですぐに統合できる API インターフェースを提供しています。

Veo 3.1 パラメータ制限の実用的な代替案

Flowリバースにおけるパラメータ制限に対し、ここでは完全な代替案のまとめを提供します。

代替案クイックリファレンス

プロンプトの事前最適化テンプレート

# 汎用最適化テンプレート
[品質要求], [スタイル定義], [具体的なシーンの説明].
[動作/動き], [照明/雰囲気].
NOT [除外要素1], NOT [除外要素2].

# 例：製品紹介ビデオ
"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."

# 例：自然の風景ビデオ
"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."

よくある質問 (FAQ)

Veo 3.1 パラメータ比較のまとめ

本記事の詳細な比較を通じて、以下の結論を導き出すことができます。

主な違いのまとめ

1. 再生時間の制御: Vertexは4/6/8秒をサポート、Flowは8秒固定
2. ネガティブプロンプト: Vertexはサポート、Flowは前置プロンプトでの代用が必要
3. ランダムシード: Vertexはサポート（完全な決定論的ではない）、Flowは非サポート
4. 音声生成: Vertexは設定可能、Flowはデフォルトで有効
5. 解像度: Vertexは4Kをサポート、Flowは最大1080p
6. バッチ生成: Vertexは1〜4個をサポート、Flowは1個固定

選択のアドバイス

どちらの方法を選択しても、APIYI（apiyi.com）プラットフォームを通じて、便利なアクセス体験と柔軟なプラン切り替え機能を利用できます。まずは小規模なテストを行い、効果を検証してから主要な利用方法を決定することをお勧めします。

参考文献

1. Google Cloud – Veo 3.1 公式ドキュメント: APIパラメータの完全な説明

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

2. Google AI for Developers – Gemini API 動画生成: Veo 3.1 利用ガイド

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

3. Google Developers Blog – Veo 3.1 リリースのお知らせ: 新機能の紹介

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

4. Vertex AI – 動画生成 API リファレンス: パラメータ一覧

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

本記事は APIYI Team 技術チームによって執筆されました。AI動画生成に関するさらなるチュートリアルについては、APIYIヘルプセンター（help.apiyi.com）をご覧ください。