Google's mid-tier video generation model balancing speed and quality. Veo 3.1 Fast generates high-quality video from text or image prompts with native synchronized audio, offering faster turnaround than Veo 3.1...
Провайдер для Google: Veo 3.1 Fast
Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.
Модальности
Другие модели от google
Google: Gemini 2.5 Flash
Gemini 2.5 Flash — это передовая рабочая модель Google, специально разработанная для решения сложных задач в области рассуждений, кодирования, математики и науки. Она включает встроенные возможности «мышления», что позволяет ей предоставлять ответы с большей точностью и тонким учётом контекста. Кроме того, Gemini 2.5 Flash настраивается с помощью параметра «max tokens for reasoning», как описано в документации.
Google: Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)
Gemini 3.1 Flash Image, также известный как "Nano Banana 2", — это новейшая передовая модель Google для генерации и редактирования изображений, обеспечивающая визуальное качество профессионального уровня на скорости Flash. Она сочетает в себе расширенное контекстное понимание с быстрым и экономичным выводом, делая сложную генерацию изображений и итеративное редактирование значительно более доступными. Соотношение сторон можно контролировать с помощью параметра image_config API.
Google: Gemini 2.5 Flash Lite
Gemini 2.5 Flash-Lite — это облегченная модель рассуждений в семействе Gemini 2.5, оптимизированная для сверхнизкой задержки и экономической эффективности. Она предлагает улучшенную пропускную способность, более быструю генерацию токенов и лучшую производительность по сравнению с предыдущими моделями Flash в общих бенчмарках. По умолчанию «мышление» (то есть многопроходное рассуждение) отключено для приоритета скорости, но разработчики могут включить его с помощью параметра Reasoning API, чтобы выборочно обменять стоимость на интеллект.
Google: Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)
Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image) — это самая быстрая и экономичная модель изображений Gemini от Google, созданная для высокоскоростных конвейеров разработчиков и быстрого визуального исследования. Она обеспечивает генерацию текста в изображение примерно за 4 секунды — примерно в 2,7 раза быстрее, чем Gemini 3.1 Flash Image — сохраняя при этом согласованность символов, точное редактирование и реальные знания семейства Nano Banana. Единый API обрабатывает генерацию текста в изображение, редактирование изображений и композицию из нескольких изображений. Как мультимодальная модель, она также возвращает текст вместе с изображениями. Выходные данные генерируются в разрешении 1K с 14 соотношениями сторон и содержат невидимый водяной знак SynthID, чтобы их можно было идентифицировать как сгенерированные ИИ. Позиционируемая как лучший баланс качества и скорости в линейке Nano Banana 2, она позволяет генерировать тысячи изображений за небольшую часть стоимости более тяжёлых производственных моделей — идеально подходит для прототипирования, приложений реального времени и визуальных рабочих процессов в масштабе.
Google: Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)
Nano Banana Pro — это самая передовая модель Google для генерации и редактирования изображений, построенная на базе Gemini 3 Pro. Она расширяет возможности оригинальной Nano Banana за счет значительно улучшенного мультимодального мышления, привязки к реальному миру и высококачественного визуального синтеза. Модель генерирует контекстно-обогащенную графику, от инфографики и диаграмм до кинематографических композиций, и может включать информацию в реальном времени посредством привязки к Поиску. Она предлагает лучшее в отрасли отображение текста на изображениях (включая длинные отрывки и многоязычные макеты), последовательное смешивание нескольких изображений и точное сохранение идентичности до пяти объектов. Nano Banana Pro добавляет детальные творческие элементы управления, такие как локализованное редактирование, настройка освещения и фокуса, преобразования камеры, а также поддержку вывода 2K/4K и гибких соотношений сторон. Она разработана для профессионального дизайна, визуализации продуктов, раскадровки и сложных многоэлементных композиций, оставаясь при этом эффективной для общих рабочих процессов создания изображений.
Google: Gemini Embedding 2
Gemini Embedding 2 — это первая мультимодальная модель встраивания от Google. В настоящее время мы поддерживаем сопоставление текста и изображений в единое векторное пространство для семантического поиска и генерации с дополненной выборкой (RAG). Модель поддерживает входной контекст до 8192 токенов и гибкие выходные размерности от 128 до 3072 (рекомендуется: 768, 1536 или 3072). Разработана для кросс-модального сходства — вы можете встроить текстовый запрос и получить наиболее релевантные изображения, или наоборот — что делает её хорошо подходящей для мультимодального поиска, рекомендаций и конвейеров понимания документов.