Veo 3 API: hướng dẫn cho lập trình viên tích hợp tạo video AI (2026)

Veo 3 không chỉ là công cụ dành cho người dùng phổ thông: Google còn cung cấp quyền truy cập Veo 3 API để lập trình viên tích hợp trực tiếp tính năng tạo video AI hiện đại nhất vào ứng dụng, nền tảng và quy trình làm việc.

Trả lời nhanh: Tích hợp tạo video AI vào ứng dụng bằng Veo 3 API theo một quy trình đơn giản: tạo tài khoản, nhập prompt hoặc tư liệu, chỉnh các thiết lập rồi xuất video hoàn chỉnh chỉ trong vài phút nhờ tự động hóa bằng AI.

Hướng dẫn Veo 3 API này trình bày mọi thứ lập trình viên cần biết để bắt đầu.

Các cách truy cập Veo 3 API

Lập trình viên có thể dùng các khả năng của Veo 3 qua nhiều đường:

1. Google AI Studio API

Đây là đường truy cập chính cho lập trình viên. Google AI Studio cung cấp REST API cho Veo 3, xác thực đơn giản bằng khóa API.

URL gốc (Base URL): https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/ Xác thực: khóa API hoặc OAuth 2.0 Giới hạn tốc độ: khác nhau theo gói (miễn phí: 10 yêu cầu/phút; trả phí: cao hơn)

2. Vertex AI (doanh nghiệp)

Dành cho ứng dụng doanh nghiệp cần SLA, hạn mức cao hơn và tích hợp với Google Cloud:

• Hỗ trợ đầy đủ Vertex AI SDK (Python, Node.js, Java, Go)
• Hỗ trợ VPC-SC và endpoint riêng (private endpoint)
• Theo dõi mức sử dụng chi tiết và kiểm soát thanh toán
• Tùy chọn triển khai theo khu vực

3. Google Cloud Video Intelligence API

Với quy trình đã tích hợp sẵn với Google Cloud, Video Intelligence API bổ sung các khả năng xử lý video đi cùng với việc tạo video của Veo 3.

Bắt đầu nhanh với Veo 3 API

Bước 1: lấy khóa API

1. Vào Google AI Studio
2. Bấm Get API key ở thanh bên trái
3. Tạo khóa mới hoặc dùng khóa của một dự án Google Cloud đã có
4. Sao chép khóa API; bạn sẽ dùng khóa này trong mọi yêu cầu

Bước 2: lệnh gọi API đầu tiên (Python)

import google.generativeai as genai
import time

genai.configure(api_key='YOUR_API_KEY')

# Khởi tạo mô hình
model = genai.GenerativeModel('veo-3.0-generate-preview')

# Tạo video
operation = model.generate_video(
    prompt='Chú chó golden retriever con đang chơi đùa trong đống lá thu, cảnh slow motion chất điện ảnh',
    config={
        'duration_seconds': 8,
        'aspect_ratio': '16:9',
        'resolution': '1080p',  # hoặc '4k' ở gói trả phí
    }
)

# Chờ đến khi hoàn tất
while not operation.done():
    time.sleep(5)
    operation.refresh()

video_url = operation.result().videos[0].uri
print(f'Generated video: {video_url}')

Bước 3: ví dụ REST API

# Bắt đầu tác vụ tạo video
curl -X POST \
  'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/veo-3.0-generate-preview:generateVideo' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'x-goog-api-key: YOUR_API_KEY' \
  -d '{
    "prompt": "Cảnh quay flycam từ trên cao các đỉnh núi lúc bình minh, ánh sáng golden hour",
    "generationConfig": {
      "durationSeconds": 8,
      "aspectRatio": "16:9",
      "resolution": "1080p"
    }
  }'

# Phản hồi chứa tên tác vụ (operation) để kiểm tra tiến độ
# Kiểm tra xem đã hoàn tất chưa:
curl -X GET \
  'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/{operation_name}' \
  -H 'x-goog-api-key: YOUR_API_KEY'

Tham chiếu tham số API

Tạo âm thanh qua API

Bạn có thể điều khiển âm thanh gốc của Veo 3 qua API:

operation = model.generate_video(
    prompt='Một nhân viên pha chế đang làm espresso, âm thanh quán cà phê, không khí buổi sáng',
    config={
        'duration_seconds': 8,
        'generate_audio': True,  # Bật tổng hợp âm thanh
        'audio_config': {
            'include_dialogue': True,
            'include_ambient': True,
            'include_music': False  # Nhạc nền là tùy chọn
        }
    }
)

API tạo video từ ảnh

Làm ảnh có sẵn chuyển động bằng API:

import base64

with open('product_photo.jpg', 'rb') as f:
    image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

operation = model.generate_video(
    prompt='Sản phẩm xoay chậm, ánh sáng studio, góc nhìn 360 độ',
    config={
        'reference_image': {
            'mime_type': 'image/jpeg',
            'data': image_data
        },
        'duration_seconds': 6
    }
)

Giới hạn tốc độ và giá

Giá có thể thay đổi; hãy kiểm tra mức giá hiện hành tại trang giá của Google AI Studio.

Các mẫu tích hợp phổ biến

1. Hàng đợi tác vụ bất đồng bộ

Tạo video mất 30–90 giây. Hãy dùng hàng đợi tác vụ (Redis Queue, Celery, Bull) để xử lý bất đồng bộ và thông báo cho người dùng qua webhook khi hoàn tất.

2. Xử lý hàng loạt

Khi tạo video hàng loạt, hãy áp dụng giới hạn tốc độ và exponential backoff (tăng dần thời gian chờ theo cấp số nhân giữa các lần thử lại):

import asyncio
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(min=1, max=60))
async def generate_with_retry(prompt):
    return await model.generate_video_async(prompt=prompt, config={...})

# Xử lý hàng loạt có giới hạn tốc độ
async def process_batch(prompts, rate_limit=10):
    semaphore = asyncio.Semaphore(rate_limit)
    async def limited_generate(p):
        async with semaphore:
            return await generate_with_retry(p)
    return await asyncio.gather(*[limited_generate(p) for p in prompts])

3. Lưu đệm video đã tạo

Lưu đệm (cache) video đã tạo theo hash của prompt để tránh gọi API thừa: Lưu vào Cloud Storage → phân phối qua CDN → chỉ tạo lại khi cache miss (không có trong cache).

Xử lý lỗi

Ví dụ Node.js SDK

import { GoogleGenerativeAI } from '@google/generative-ai';

const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.GEMINI_API_KEY);
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: 'veo-3.0-generate-preview' });

async function generateVideo(prompt) {
  const operation = await model.generateVideo({
    prompt,
    generationConfig: { durationSeconds: 8, aspectRatio: '16:9' }
  });

  // Kiểm tra định kỳ cho đến khi hoàn tất
  while (!operation.done) {
    await new Promise(r => setTimeout(r, 5000));
    await operation.refresh();
  }

  return operation.result.videos[0].uri;
}

Câu hỏi thường gặp

Veo 3 API có gói miễn phí không?

Có. Google AI Studio có gói miễn phí với số yêu cầu mỗi ngày bị giới hạn (50/ngày, 10/phút). Đủ để phát triển và kiểm thử. Ứng dụng chạy thực tế thường cần thanh toán theo mức dùng (pay-as-you-go).

Độ dài video tối đa qua API là bao nhiêu?

Hiện tại là 8 giây mỗi lượt tạo. Nội dung dài hơn cần ghép nhiều lượt tạo lại với nhau.

Có thể tạo nhiều video song song không?

Có, trong phạm vi giới hạn tốc độ của bạn. Gói miễn phí hỗ trợ 10 yêu cầu đồng thời mỗi phút; gói trả phí hỗ trợ mức song song cao hơn.

API có hỗ trợ webhook không?

Vertex AI hỗ trợ webhook trực tiếp. API của AI Studio dùng polling (kiểm tra định kỳ). Bạn có thể tự làm webhook bằng cách bọc logic polling trong hệ thống hàng đợi riêng.

---

Bắt đầu xây dựng với Veo 3 API: đăng ký tại veo3ai.io để có tài liệu API và ví dụ mới nhất.

Bài liên quan: Hướng dẫn Veo 3 đầy đủ | Bảng giá Veo 3 | Các API tạo video AI tốt nhất năm 2026

Tài liệu tham chiếu Veo 3 API đầy đủ

Xác thực và thiết lập

Trước khi gọi API lần đầu, bạn cần có một dự án Google Cloud đã bật Vertex AI API và cấu hình xác thực đúng cách.

Bước 1: tạo dự án Google Cloud

1. Vào console.cloud.google.com
2. Tạo dự án mới hoặc chọn một dự án có sẵn
3. Bật Vertex AI API: gcloud services enable aiplatform.googleapis.com
4. Thiết lập thanh toán (bắt buộc khi dùng API vượt quá gói miễn phí)

Bước 2: cấu hình xác thực

Khi phát triển trên máy cục bộ:

# Cài đặt Google Cloud SDK
curl https://sdk.cloud.google.com | bash

# Xác thực
gcloud auth application-default login

# Chọn dự án của bạn
gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID

Khi triển khai thực tế (production):

# Tạo service account
gcloud iam service-accounts create veo3-service-account \
    --display-name="Veo 3 Service Account"

# Cấp các quyền cần thiết
gcloud projects add-iam-policy-binding YOUR_PROJECT_ID \
    --member="serviceAccount:veo3-service-account@YOUR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
    --role="roles/aiplatform.user"

# Tạo và tải khóa về
gcloud iam service-accounts keys create key.json \
    --iam-account=veo3-service-account@YOUR_PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

Các lệnh gọi API tạo video từ văn bản

Triển khai bằng Python:

import vertexai
from vertexai.preview.vision_models import VideoGenerationModel

# Khởi tạo Vertex AI
vertexai.init(project="your-project-id", location="us-central1")

# Tải mô hình Veo 3
model = VideoGenerationModel.from_pretrained("veo-3.0-generate-preview")

# Tạo video từ văn bản
response = model.generate_video(
    prompt="Chú chó golden retriever chạy qua đống lá thu, slow motion, chất điện ảnh",
    aspect_ratio="16:9",
    duration_seconds=8,
    audio_generation=True  # Bật âm thanh gốc
)

# Lưu kết quả
response.videos[0].save("output.mp4")
print(f"Video saved: output.mp4")
print(f"Duration: {response.videos[0].duration_seconds} seconds")

Tạo hàng loạt:

import vertexai
from vertexai.preview.vision_models import VideoGenerationModel
import concurrent.futures

vertexai.init(project="your-project-id", location="us-central1")
model = VideoGenerationModel.from_pretrained("veo-3.0-generate-preview")

prompts = [
    "Ảnh sản phẩm: cốc cà phê bằng gốm đặt trên bàn gỗ, ánh sáng buổi sáng",
    "Toàn cảnh từ trên cao một con đường mòn trên núi, màu sắc mùa thu, cảnh quay flycam",
    "Phố đêm trong mưa, ánh đèn phản chiếu trên mặt đường, độ sâu trường ảnh nông",
]

def generate_single(prompt: str, index: int) -> str:
    response = model.generate_video(
        prompt=prompt,
        aspect_ratio="16:9",
        duration_seconds=8
    )
    output_path = f"video_{index}.mp4"
    response.videos[0].save(output_path)
    return output_path

# Tạo song song có giới hạn tốc độ
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
    futures = {executor.submit(generate_single, p, i): i 
               for i, p in enumerate(prompts)}
    for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
        path = future.result()
        print(f"Generated: {path}")

API tạo video từ ảnh

Chuyển ảnh có sẵn thành nội dung video:

import vertexai
from vertexai.preview.vision_models import VideoGenerationModel
from vertexai.preview.vision_models import Image
import base64

vertexai.init(project="your-project-id", location="us-central1")
model = VideoGenerationModel.from_pretrained("veo-3.0-generate-preview")

# Tải ảnh tham chiếu
reference_image = Image.load_from_file("product_photo.jpg")

# Tạo video từ ảnh
response = model.generate_video(
    prompt="Sản phẩm xoay nhẹ nhàng trên bệ trưng bày, ánh sáng studio, chuyển động tinh tế",
    reference_image=reference_image,
    aspect_ratio="1:1",
    duration_seconds=6
)

response.videos[0].save("animated_product.mp4")
print("Animated product video saved")

Triển khai bằng Node.js

const { VertexAI } = require('@google-cloud/vertexai');
const fs = require('fs');
const path = require('path');

async function generateVideo(prompt, outputPath) {
  const vertexAI = new VertexAI({
    project: process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT,
    location: 'us-central1',
  });

  const model = vertexAI.preview.getGenerativeModel({
    model: 'veo-3.0-generate-preview',
  });

  const request = {
    contents: [{ role: 'user', parts: [{ text: prompt }] }],
    generationConfig: {
      aspectRatio: '16:9',
      durationSeconds: 8,
    },
  };

  const response = await model.generateVideo(request);
  
  if (response.candidates && response.candidates[0]) {
    const videoData = response.candidates[0].content.parts[0].fileData;
    // Xử lý dữ liệu video: tải xuống hoặc xử lý tiếp
    console.log(`Video generated: ${videoData.fileUri}`);
    return videoData.fileUri;
  }
  
  throw new Error('No video generated');
}

// Cách dùng
generateVideo(
  "Cảnh quay flycam trên đại dương lúc hoàng hôn, golden hour, điện ảnh 4K",
  "sunset_ocean.mp4"
).then(uri => console.log(`Saved to: ${uri}`));

---

Thực hành tốt nhất khi đưa vào production

Giới hạn tốc độ và quản lý hạn mức

Veo 3 API có giới hạn tốc độ khác nhau theo gói. Để tránh lỗi vượt giới hạn trên production:

import time
import vertexai
from vertexai.preview.vision_models import VideoGenerationModel
from typing import List

class VeoGenerationPipeline:
    def __init__(self, project_id: str, delay_between_calls: float = 2.0):
        vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")
        self.model = VideoGenerationModel.from_pretrained("veo-3.0-generate-preview")
        self.delay = delay_between_calls
        self.generated_count = 0
    
    def generate_with_retry(self, prompt: str, max_retries: int = 3) -> str:
        """Tạo video, tự động thử lại khi gặp lỗi vượt giới hạn tốc độ."""
        for attempt in range(max_retries):
            try:
                response = self.model.generate_video(
                    prompt=prompt,
                    aspect_ratio="16:9",
                    duration_seconds=8
                )
                output_path = f"video_{self.generated_count}.mp4"
                response.videos[0].save(output_path)
                self.generated_count += 1
                time.sleep(self.delay)  # Tôn trọng giới hạn tốc độ
                return output_path
            except Exception as e:
                if "RESOURCE_EXHAUSTED" in str(e) and attempt < max_retries - 1:
                    wait_time = (2 ** attempt) * 5  # Exponential backoff
                    print(f"Rate limited. Waiting {wait_time}s before retry...")
                    time.sleep(wait_time)
                else:
                    raise
        raise Exception(f"Failed after {max_retries} retries")
    
    def batch_generate(self, prompts: List[str]) -> List[str]:
        """Tạo nhiều video với cơ chế bảo vệ khỏi giới hạn tốc độ."""
        results = []
        for i, prompt in enumerate(prompts):
            print(f"Generating {i+1}/{len(prompts)}: {prompt[:50]}...")
            path = self.generate_with_retry(prompt)
            results.append(path)
        return results

# Cách dùng
pipeline = VeoGenerationPipeline("your-project-id")
videos = pipeline.batch_generate([
    "Demo sản phẩm: máy pha cà phê đang hoạt động",
    "Môi trường văn phòng hiện đại, ánh sáng tự nhiên",
    "Đường chân trời thành phố lúc hoàng hôn, hiệu ứng time-lapse"
])

Tối ưu chi phí

Với mức $0.35 cho mỗi giây video đầu ra trên Vertex AI, một quy trình sản xuất 100 video/tháng tốn khoảng:

• 100 video × 8 giây = 800 giây video đầu ra
• 800 × $0.35 = $280/tháng qua Vertex AI API

Với đa số người dùng, Google One AI Premium giá $19.99/tháng tiết kiệm hơn rất nhiều. Chỉ chuyển sang Vertex AI API khi bạn cần truy cập bằng lập trình, SLA cấp doanh nghiệp hoặc khối lượng vượt quá những gì Google One cung cấp.

---

Các mẫu tích hợp phổ biến

Tích hợp với hệ thống quản lý nội dung (CMS)

import requests
import vertexai
from vertexai.preview.vision_models import VideoGenerationModel

class CMSVideoGenerator:
    """Tích hợp Veo 3 với CMS để tự động sản xuất video."""
    
    def __init__(self, project_id: str, cms_api_url: str, cms_api_key: str):
        vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")
        self.model = VideoGenerationModel.from_pretrained("veo-3.0-generate-preview")
        self.cms_url = cms_api_url
        self.cms_key = cms_api_key
    
    def generate_and_upload(self, article_data: dict) -> str:
        """Tạo video cho một bài viết và tải lên CMS."""
        # Tạo video dựa trên nội dung bài viết
        prompt = self._build_prompt_from_article(article_data)
        response = self.model.generate_video(prompt=prompt, aspect_ratio="16:9")
        
        # Lưu cục bộ
        video_path = f"/tmp/article_{article_data['id']}_hero.mp4"
        response.videos[0].save(video_path)
        
        # Tải lên CMS
        with open(video_path, 'rb') as f:
            upload_response = requests.post(
                f"{self.cms_url}/media",
                headers={"Authorization": f"Bearer {self.cms_key}"},
                files={"file": f}
            )
        
        return upload_response.json()['url']
    
    def _build_prompt_from_article(self, article: dict) -> str:
        """Dựng prompt Veo 3 từ metadata của bài viết."""
        keywords = article.get('keywords', [])[:3]
        style = article.get('style', 'hiện đại, chuyên nghiệp')
        return f"Hình ảnh thể hiện {', '.join(keywords)}, {style}, chất lượng điện ảnh"

---

Kết luận: xây dựng tích hợp Veo 3 sẵn sàng cho production

Veo 3 API cung cấp mọi thứ lập trình viên cần để tích hợp tính năng tạo video AI đẳng cấp thế giới vào ứng dụng, pipeline nội dung và quy trình tự động. Sự kết hợp giữa video chất lượng cao, khả năng tạo âm thanh gốc (tùy chọn) và hạ tầng đáng tin cậy của Google Cloud giúp nó phù hợp để chạy production ở mọi quy mô.

Những điểm chính dành cho lập trình viên:

1. Bắt đầu với Vertex AI SDK để có đường tích hợp gọn gàng nhất
2. Triển khai logic thử lại và giới hạn tốc độ ngay từ ngày đầu
3. Dùng Google One AI Premium cho nhu cầu cá nhân; chỉ chuyển sang Vertex API khi cần truy cập bằng lập trình
4. Theo dõi chi phí sát sao: Vertex API tính phí theo mỗi giây video đầu ra

Hãy dùng thử và phát triển với Veo 3 tại veo3ai.io, nơi bạn có thể khám phá các khả năng mà không phải mất công thiết lập API.

---

Các trường hợp sử dụng nâng cao của Veo 3 API

Tự động hóa nội dung mạng xã hội

Xây quy trình tự động với Veo 3 giúp đội marketing sản xuất nội dung video phù hợp từng nền tảng ở quy mô lớn. Chỉ một lần tích hợp API có thể phục vụ đồng thời Instagram Reels (9:16), YouTube (16:9) và LinkedIn (16:9), tạo cùng một nội dung theo đúng định dạng gốc của từng nền tảng.

Mô hình cốt lõi khá đơn giản: định nghĩa brief nội dung dưới dạng một dictionary tham số (chủ đề, giọng điệu, phong cách thương hiệu, lời kêu gọi hành động), chuyển các tham số này thành prompt Veo 3 bằng một hàm template, tạo video cho từng tỷ lệ khung hình của nền tảng, rồi tải lên CDN hoặc công cụ lên lịch đăng mạng xã hội.

Với một thương hiệu đăng bài hằng ngày trên 4 nền tảng, cách này rút việc sản xuất video từ một công việc cả ngày xuống còn một tác vụ tự động 30 phút. Theo giá Vertex AI, 4 nền tảng nhân 8 giây mỗi nền tảng tốn khoảng $11.20 mỗi ngày, thấp hơn rất nhiều so với bất kỳ phương án sản xuất thủ công nào.

Tạo video sản phẩm cho bán hàng online

Các đơn vị bán hàng online có danh mục sản phẩm lớn là một trong những ứng dụng giá trị nhất của Veo 3 API. Với nhà bán lẻ có 10.000 SKU, làm video giới thiệu chuyên nghiệp cho từng sản phẩm bằng cách sản xuất truyền thống sẽ tốn hàng chục nghìn đô la. Với Veo 3 API, chính dự án đó tốn khoảng $2,800 (10.000 sản phẩm × 8 giây × $0.035/giây) và có thể hoàn thành trong một lượt chạy tự động kéo dài vài ngày.

Quy trình ánh xạ các trường trong danh mục sản phẩm (tên, màu sắc, chất liệu, danh mục, cách dùng) sang prompt Veo 3 có cấu trúc. Các prompt mẫu nhất quán đảm bảo hình ảnh thương hiệu đồng nhất trên mọi video được tạo, còn các mẫu riêng cho từng danh mục đảm bảo bối cảnh phù hợp (phông trắng studio cho quần áo, bối cảnh ngoài trời cho dụng cụ thể thao, bối cảnh nhà bếp cho đồ nấu).

Phản ứng nhanh theo sự kiện và chiến dịch

Khi có sự kiện cần phản hồi bằng nội dung ngay lập tức, như ra mắt sản phẩm, tin nóng trong ngành hay thông báo của đối thủ, Veo 3 API cho phép đội marketing tạo video phù hợp trong vài phút thay vì vài ngày. Một tích hợp webhook có thể tự động kích hoạt việc tạo video dựa trên sự kiện trong lịch, tín hiệu social listening hoặc quyết định biên tập trong CMS của bạn.

Khả năng phản ứng theo thời gian thực này ngày càng quan trọng khi thuật toán mạng xã hội thưởng cho những ai tương tác sớm với chủ đề đang thịnh hành. Thương hiệu có tích hợp Veo 3 API có thể tham gia các chu kỳ trend mà trước đây, thời gian sản xuất khiến việc tham gia theo thời gian thực là bất khả thi.

Cá nhân hóa ở quy mô lớn

Có lẽ ứng dụng thú vị nhất về mặt kỹ thuật là tạo video cá nhân hóa. Thay vì một video cho mọi khách hàng, truy cập API cho phép tạo các biến thể video riêng cho từng phân khúc khách hàng, thậm chí riêng cho từng cá nhân. Một chiến dịch email có thể kèm các video do hệ thống tạo động, nhắc đến đúng nhóm sản phẩm, vị trí hoặc dữ liệu tài khoản của từng khách hàng.

Kiểu cá nhân hóa ở quy mô lớn này là vùng đất mới: nó bất khả thi về mặt kỹ thuật với sản xuất video truyền thống, và bất khả thi về mặt kinh tế với các công cụ video AI trước đây. API của Veo 3 lần đầu tiên làm cho điều đó khả thi.

---

Giám sát và khả năng quan sát (observability)

Các tích hợp Veo 3 trên production cần có hệ thống giám sát đầy đủ:

Theo dõi tỷ lệ tạo thành công và các loại lỗi để nhận ra quy luật về độ tin cậy. Giám sát độ trễ trung bình khi tạo video; nếu thời gian tăng đáng kể, đó có thể là dấu hiệu của vấn đề hạn mức hoặc hạ tầng. Thiết lập cảnh báo chi phí trong Google Cloud để tránh hóa đơn bất ngờ do vòng lặp tạo video chạy mất kiểm soát. Ghi lại mọi prompt và kết quả để đánh giá chất lượng và tối ưu prompt theo thời gian.

Hệ thống giám sát có sẵn của Google Cloud (Cloud Monitoring, Cloud Logging) cung cấp toàn bộ hạ tầng bạn cần để quan sát Veo 3 API trên production.

---

Bắt đầu ngay hôm nay

Cách nhanh nhất để thử nghiệm Veo 3 là qua veo3ai.io, nơi cho truy cập gọn nhẹ mà không cần thiết lập đầy đủ Google Cloud API. Khi đã kiểm chứng được trường hợp sử dụng và sẵn sàng xây một pipeline tự động, Vertex AI SDK cho bạn truy cập bằng lập trình với đầy đủ các tính năng nêu trong hướng dẫn này.

Tài liệu API được duy trì trong tài liệu chính thức của Google Cloud, còn trung tâm tài nguyên veo3ai.io cung cấp hướng dẫn viết prompt, ví dụ quy trình và hỗ trợ từ cộng đồng cho lập trình viên xây dựng trên nền tảng Veo 3.

Hãy bắt đầu xây pipeline tạo video AI với Veo 3 ngay hôm nay.