Voltar para Modelos

Gemini Omni 1.1 Flash

Generate video from up to seven reference images with Gemini Omni 1.1 Flash. The reference images carry character and style consistency into the result.

Preçosa partir de $0.09/solicitação
Latência~240 segundos em média
Resolução360P/720P/1080P/4K
Melhor paravideo, google, high-fidelity

Parâmetros

0/7 itens

Custo Estimado

Você economiza 40% neste modelo
Custo base por second$0.15
Desconto-40%
Seu Total$0.09
Você economiza $0.06 por solicitação

Entre para executar modelos

Output Preview

Ready

No output yet

Run the model to see generated results.

Exemplo de API— Parâmetros Atuais

generate.py
import requests

result = requests.post(
    'https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit',
    headers={
        'Authorization': f'Bearer {API_KEY}',
        'Content-Type': 'application/json'
    },
    json={
  'model': 'google/omni-1.1-flash/reference-to-video',
  'input': {}
}
)

Obter Trabalho— Consultar resultado

get_job.py
import time

job_id = result.json()['jobId']

while True:
    response = requests.get(
        f'https://api.e2x.ai/v1/jobs/{'{job_id}'}',
        headers={'Authorization': f'Bearer {'{API_KEY}'}'}
    )
    data = response.json()['data']

    if data['status'] == 'completed':
        print('Done!', data['outputs'][0]['url'])
        break
    elif data['status'] == 'failed':
        raise Exception(f"Job failed: {'{'}data['error']['message']{'}'}")

    time.sleep(2)

Detalhamento de Preços

Custo estimado por geração de acordo com duração e resolução. Você só paga pelo que executar.

Duração
360P
720P
1080P
4K
4
$0.20
$0.60
$0.90
$1.20
6
$0.30
$0.90
$1.35
$1.80
8
$0.40
$1.20
$1.80
$2.40
10
$0.50
$1.50
$2.25
$3.00
Explorar alternativas

Modelos relacionados

Descubra mais modelos de IA para Referência para Vídeo

Ver todos os modelos

API Reference-to-Video do Gemini Omni 1.1 Flash na E2X

Uma campanha nunca é um clipe só. É uma lista de planos — onze linhas, a mesma bolsa de entregador em todas elas, e nenhum orçamento para a tarde em que a bolsa fica cinza na linha seis. O reference-to-video mantém a bolsa sendo a mesma bolsa. Rodamos essa capability como google/omni-1.1-flash/reference-to-video e cobramos $0.09 por segundo de saída em 720p, então o clipe padrão de oito segundos sai por $0.72, áudio incluído.

O campo que faz o trabalho é o image_urls — um array, com minItems: 1 e maxItems: 7 no nosso schema. É por causa desse teto que esta página existe. Sete vagas mostram um sujeito de ângulos suficientes para o modelo parar de inventar os que você não deu.

Outro material, outra porta: um frame parado sozinho é Omni 1.1 Flash image-to-video, as duas pontas de um plano com um vão entre elas são start-end-frame-to-video, e um briefing sem nenhum asset é Omni 1.1 Flash text-to-video, que carrega a tabela de preços completa.

Nossa taxa, lida no catálogo ao vivo em 28 de agosto de 2026:

Duração do clipePreço em 720p
4 segundos$0.36
6 segundos$0.54
8 segundos (padrão)$0.72
10 segundos$0.90

A tabela é $0.15 o segundo; um desconto fixo de 40% leva isso a $0.09. A resolução escala a partir daí — $0.0297 em 360p, $0.18 em 4K, então uma renderização de dez segundos em 4K custa $1.80. E aí vem o número que decide como você constrói: anexe uma referência ou sete, nada acima se mexe. duration e resolution são a fórmula inteira. Referências são peso grátis.

Os preços e as condições dos produtos podem mudar. Verifique o preço atual de cada provider antes de tomar uma decisão de compra. O preço do Google Batch ou Flex não é diretamente equivalente a um request de API on-demand padrão, porque as condições de agendamento, disponibilidade e processamento são diferentes; por isso ele ficou fora desta comparação. Esta é uma comparação de escopo limitado, não uma afirmação de que a E2X é a opção mais barata do mundo em qualquer configuração.

Sete vagas, e o número está no schema

A API busca cada URL do array, então elas precisam estar onde os nossos workers alcancem por HTTPS simples — um bucket público, um link assinado ainda válido, nada atrás de login.

Sete é um máximo validado, não uma linha numa página de docs. Mande uma oitava e o request é rejeitado antes de encostar em uma GPU. Isso soa como um limite; trate como um orçamento. Um conjunto que merece as sete usa três quartos de perfil, perfil, costas, um detalhe que carrega a marca, um na distância em que o clipe vai enquadrar, e um sob luz neutra. Ângulos heróicos duplicados desperdiçam vaga. Ângulos que você omitir serão chutados.

Essa é a virada em relação à geração anterior. Nosso endpoint reference-to-video do Gemini Omni Flash roda a mesma ideia a $0.075 o segundo, sem nenhum teto documentado — o Google nunca publicou um, então nos recusamos a imprimir um número que não podíamos sustentar. É o endpoint mais barato, em vinte por cento, e dá para ver por quê: não há máximo validado de sete vagas nem nível de 360p onde ensaiar um conjunto de referências antes de gastar. O Google aposenta aquele modelo em 30 de setembro de 2026. Se alguma pipeline ainda aponta para lá, a migração é uma troca de slug, custa um quinto a mais por segundo e cai aqui.

Um conjunto de referências, muitos prompts

Monte o array uma vez. Guarde as sete URLs ao lado da sua lista de planos e poste esse mesmo array em cada job. O conjunto é o termo fixo; o prompt é a variável.

Essa inversão é o workflow. Como as referências carregam o sujeito, cada prompt para de descrever como a coisa é e começa a descrever o que acontece com ela — câmera, o que se move, a luz, o som. Os prompts encurtam e os clipes ficam mais consistentes, o que não é a troca que as pessoas esperam. Fixe um seed quando estiver comparando duas versões do mesmo plano, para saber se quem ajudou foi a reescrita ou o dado.

Conte com 240 segundos por job e dispare a lista em paralelo. E mantenha a calibragem no que o model card do Google admite:

"Manter consistência completa ao longo das edições, gerar cenas com movimento complexo ou renderizar texto perfeitamente correto continua sendo um desafio."

Sete referências estreitam a deriva. Não a abolem.

Postando o array

Dois campos são obrigatórios: prompt e image_urls. Mantenha a sua key no servidor e poste o job.

curl -X POST https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/omni-1.1-flash/reference-to-video",
    "input": {
      "prompt": "A imagem 1 é a bicicleta dobrada, a imagem 2 é a dobradiça, a imagem 3 é o ciclista. Pátio de paralelepípedos ao amanhecer. O ciclista desdobra a bicicleta e trava o quadro. Plano geral fixo. Canto de pássaros, um bonde ao longe.",
      "image_urls": [
        "https://example.com/bike-folded.jpg",
        "https://example.com/bike-hinge.jpg",
        "https://example.com/rider.jpg"
      ],
      "duration": "8",
      "aspect_ratio": "16:9"
    }
  }'

Volta um data.jobId. As renderizações levam minutos, então faça polling devagar — ou passe um webhookUrl e pule o polling.

const headers = {
  Authorization: `Bearer ${process.env.E2X_API_KEY}`,
  "Content-Type": "application/json",
};

// Um array, reaproveitado por todos os prompts.
const image_urls = [
  "https://example.com/fox-puppet-front.jpg",
  "https://example.com/fox-puppet-muzzle.jpg",
  "https://example.com/fox-puppet-profile.jpg",
];

const submitted = await fetch("https://api.e2x.ai/v1/jobs/submit", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    model: "google/omni-1.1-flash/reference-to-video",
    input: {
      prompt:
        "A imagem 1 é o fantoche de raposa. Ele se inclina para dentro pela esquerda do quadro e vira a cabeça de lado. Dolly lento para dentro. Farfalhar de papel, ruído de sala suave.",
      image_urls,
      duration: "10",
      aspect_ratio: "9:16",
      resolution: "1080p",
      seed: 70413,
    },
  }),
}).then((r) => r.json());

const { jobId } = submitted.data;

while (true) {
  const job = await fetch(`https://api.e2x.ai/v1/jobs/${jobId}`, { headers })
    .then((r) => r.json());

  if (job.data.status === "completed") { console.log(job.data.outputs[0].url); break; }
  if (job.data.status === "failed") throw new Error(job.data.error?.message);
  await new Promise((r) => setTimeout(r, 5000));
}

Os status correm pending → processing → completed, ou param em failed / cancelled. Uma armadilha: duration e resolution são strings. "10", nunca 10. Schema e preço estão na spec legível por máquina.

A questão das nove vezes, respondida contra a nossa própria margem

O Veo 3.1 Fast reference-to-video custa $0.01 o segundo nesta mesma plataforma. Nove vezes menos. Oito segundos lá são $0.08 contra $0.72 aqui, e não vamos enterrar isso embaixo de uma tabela.

Então a resposta padrão é Veo. Se uma lista de planos precisa de três referências, oito segundos e 720p, chamar qualquer outra coisa é gastar dinheiro com nada.

Quatro coisas viram o jogo. Você precisa de mais referências do que o Veo aceita, e ele para em três contra as nossas sete — a diferença entre cobrir um sujeito e amostrá-lo. Você precisa de dez segundos, que o Veo não te dá. Você precisa de 4K. Ou você quer a faixa de 360p, onde vinte rascunhos custam menos que um clipe finalizado e o vencedor é renderizado de novo a partir do mesmo array e da mesma seed. Fora esses quatro casos, vá de barato. Tem mais na categoria reference-to-video, e o resto no catálogo de modelos.

Resolva isto antes de a lista de planos ser aprovada

Suas referências são uploads de coisas reais, e às vezes de pessoas reais. O Google bloqueia uploads de imagem que mostram menores de idade, ou certas pessoas reconhecíveis, para usuários do Reino Unido, da Suíça e do Espaço Econômico Europeu. Aqui isso é uma restrição de elenco, não uma nota de rodapé. Coloque no briefing, não num job que falha às duas da manhã.

Cada quadro carrega o SynthID. O watermark invisível do Google está em toda saída e nenhum provider consegue desligar, nós inclusive. Resolva qualquer contrato que proíba assets de IA rotulados antes de integrar.

O som vem de palavras. O áudio é gerado junto com a imagem e dirigido pelo mesmo prompt — sem toggle has_sound, sem upload de referência de áudio.

As URLs de resultado expiram. Copie cada saída para o seu próprio storage no handler que lê outputs[0].url. Uma campanha que você renderiza de novo é uma campanha que você pagou duas vezes.

O inglês é o único idioma de prompt com suporte completo, e o Google incorporou o Vertex AI à Gemini Enterprise Agent Platform em 22 de abril de 2026 — é lá que este modelo aparece para compradores corporativos. O contexto está no nosso texto de lançamento.

Numerando as suas referências dentro do prompt

Anexar sete imagens diz ao modelo o que existe. Não diz qual é a protagonista. Isso você faz em prosa: a imagem 1 é a chaleira, a imagem 2 é a tampa esmaltada, a imagem 3 é a cozinha. Numeradas, na primeira linha, antes de qualquer direção.

Depois pare de descrever o sujeito. Um prompt que re-especifica a cor e a forma de algo que você já anexou discute com as suas próprias referências, e o modelo racha a diferença. Gaste as palavras no que o array não consegue carregar: câmera, um movimento, a luz, a ambiência. Mantenha cada prompt em um único plano contínuo — peça uma narrativa de três cenas e você recebe um borrão. Nosso guia de prompt do Gemini Omni aprofunda o vocabulário de plano.

Perguntas frequentes

Quantas imagens de referência o Gemini Omni 1.1 Flash aceita?

Sete, e o limite é publicado em vez de chutado: image_urls é validado com minItems: 1 e maxItems: 7, então uma oitava entrada falha no submit. O antecessor não tinha teto documentado. Essa é a maior diferença prática.

Imagens de referência extras deixam o clipe mais caro?

Não. Cobramos por segundo de vídeo finalizado, escalado pela resolução; a contagem de referências não entra nessa conta. Uma referência ou sete, um clipe de oito segundos em 720p custa $0.72. Duração e resolução são as únicas alavancas.

Como eu digo ao modelo qual referência é o sujeito principal?

Numere elas no prompt — qual imagem tem o produto, qual tem o detalhe, qual tem o ambiente — e então descreva a ação. O image_urls é uma lista crua até a sua prosa distribuir os papéis.

Posso reaproveitar um conjunto de referências em uma lista de planos inteira?

É exatamente o formato pensado. Guarde o array uma vez e poste ele sem alteração em cada prompt, variando só a direção. Um seed fixado mantém a luz estável o bastante para os clipes montarem juntos.

Quando o Veo 3.1 Fast é a melhor escolha?

Quase sempre, a $0.01 o segundo — o Veo 3.1 Fast é nove vezes mais barato para um request equivalente. Venha para cá quando três referências não derem cobertura suficiente, quando a montagem precisar de dez segundos, quando a entrega for em 4K, ou pelo loop de rascunho em 360p.

Quais resoluções e durações eu posso pedir?

360p, 720p, 1080p ou 4K, em 16:9 ou 9:16, com 4, 6, 8 ou 10 segundos, sempre a 24 fps. As duas resoluções de cima são upscale em vez de renderizadas nativamente, então julgue a nitidez no seu próprio material.

O que acontece com a minha integração do Gemini Omni Flash depois de 30 de setembro de 2026?

O Google descontinua o gemini-omni-flash-preview nessa data, e todo provider que roda aqueles pesos para no mesmo dia. Aponte seus jobs para cá: mesmo formato de request, teto de referências documentado. A página antiga de reference-to-video fica no ar como referência de migração.