# Veo 3.1 Text to Video

> Integre o modelo de IA veo3.1-text-to-video por meio da API de baixa latência do MuAPI. Faturamento flexível por uso, escalabilidade instantânea e alta disponibilidade.

## Visão geral

- **Ponto final**: `POST https://api.muapi.ai/api/v1/veo3.1-text-to-video`
- **ID do modelo**: `veo3.1-text-to-video`
- **Categoria**: Texto para Vídeo
- **Variante**: Text to Video
- **Família**: veo3.1
- **Custo**: 2.5 créditos por chamada (alguns modelos calculam o custo dinamicamente com base em parâmetros)

## Uso de API

MuApi usa um padrão **submit-then-poll**: envie um trabalho, obtenha um `request_id` e, em seguida, pesquise o endpoint de previsões até que o `status` seja `concluído`. Opcionalmente, passe `?webhook=YOUR_URL` na chamada de envio para receber um retorno de chamada POST quando o trabalho terminar (ignorar a pesquisa).

**Autenticação**: envie sua chave MuApi no cabeçalho `x-api-key`. Obtenha um em https://muapi.ai/access-keys.

### 1. Envie um trabalho

```http
POST https://api.muapi.ai/api/v1/veo3.1-text-to-video
Content-Type: application/json
x-api-key: YOUR_API_KEY
```

**Mínimo (somente obrigatório):**

```json
{
  "prompt": "<prompt>"
}
```

**Exemplo completo (todos os parâmetros):**

```json
{
  "prompt": "<prompt>",
  "aspect_ratio": "16:9",
  "duration": 8,
  "resolution": "720p"
}
```

**Resposta:**

```json
{
  "request_id": "abc123",
  "status": "processing"
}
```

### 2. Enquete para o resultado

```http
GET https://api.muapi.ai/api/v1/predictions/{request_id}/result
x-api-key: YOUR_API_KEY
```

Possíveis valores de `status`: `queued`, `pending`, `processing`, `completed`, `failed`, `cancelled`. Pesquise a cada 2-5 segundos até o terminal. Quando `concluído`, os URLs de resultado estarão na matriz `outputs`.

**Exemplo de resposta quando `concluído`:**

```json
{
  "id": "abc123",
  "status": "completed",
  "outputs": [
    "https://cdn.muapi.ai/.../output.png"
  ],
  "urls": {
    "get": "https://api.muapi.ai/api/v1/predictions/abc123/result"
  },
  "created_at": "2026-05-08T12:34:56Z",
  "has_nsfw_contents": []
}
```

### cURL

```bash
1. Enviar
REQUEST_ID=$(curl -s -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/veo3.1-text-to-video \
  -H "x-api-key: $MUAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt":"<prompt>"}' | jq -r .request_id)

2. Consultar até a conclusão
while :; do
  RESP=$(curl -s https://api.muapi.ai/api/v1/predictions/$REQUEST_ID/result -H "x-api-key: $MUAPI_API_KEY")
  STATUS=$(echo "$RESP" | jq -r .status)
  [ "$STATUS" = "completed" ] && echo "$RESP" | jq .outputs && break
  [ "$STATUS" = "failed" ] && echo "$RESP" && exit 1
  sleep 3
done
```

### Python

```python
import os, time, requests

API = "https://api.muapi.ai/api/v1"
headers = {"x-api-key": os.environ["MUAPI_API_KEY"]}

r = requests.post(f"{API}/veo3.1-text-to-video", headers=headers, json={"prompt":"<prompt>"})
request_id = r.json()["request_id"]

while True:
    res = requests.get(f"{API}/predictions/{request_id}/result", headers=headers).json()
    if res["status"] == "completed":
        print(res["outputs"]); break
    if res["status"] == "failed":
        raise RuntimeError(res.get("error")); 
    time.sleep(3)
```

## Esquema de entrada

A API aceita os seguintes parâmetros de entrada:

- **`prompt`** (`string`, _obrigatório_):
  prompt de vídeo.

- **`aspect_ratio`** (`string`, _opcional_):
  proporção de aspecto de vídeo de saída.
  - Padrão: `"16:9"`
  - Opções: `"16:9"`, `"9:16"`

- **`duration`** (`int`, _opcional_):
  duração do vídeo () .
  - Padrão: `8`
  - Opções: `"8"`

- **`resolution`** (`string`, _opcional_):
  resolução de vídeo.
  - Padrão: `"720p"`
  - Opções: `"720p"`, `"1080p"`, `"4k"`

## Esquema de saída

O endpoint de consulta retorna os seguintes campos:

- **`id`** (`string`): O ID da solicitação.
- **`status`** (`string`): Um entre `queued`, `pending`, `processing`, `completed`, `failed`, `cancelled`.
- **`outputs`** (`array`): URLs para imagens/vídeos/áudio gerados. Vazio até que `status` seja `completed`.
- **`urls.get`** (`string`): Auto-link para buscar novamente esta previsão.
- **`error`** (`string` | `null`): Mensagem de erro se `status` for `failed`.
- **`created_at`** (`string`): Carimbo de data/hora ISO-8601 de quando a solicitação foi criada.
- **`has_nsfw_contents`** (`array of boolean`): Sinalizadores de detecção NSFW por saída.

## Webhooks (opcional)

Anexe `?webhook=https://your-server/path` ao URL de envio. Quando a tarefa atingir um estado terminal, o MuApi enviará uma solicitação POST com o mesmo formato da resposta de consulta ao seu URL – sem necessidade de consulta manual.

## Integração de Agente

O MuApi fornece um servidor MCP e CLI para que agentes (Claude Code, Cursor, personalizados) possam chamar este endpoint sem escrever código HTTP:

```bash
# Instalar a CLI
npm install -g muapi-cli

# Autenticar uma vez
muapi auth login

# Exponha todos os modelos Muapi como ferramentas MCP para seu agente
muapi mcp serve
```

O servidor MCP expõe ferramentas que envolvem envio + pesquisa para cada modelo, incluindo `veo3.1-text-to-video`. Veja `muapi --help` para atalhos específicos da categoria (`muapi image generate`, `muapi video from-image`, etc.).

## Modelos Relacionados
- [Image to Video [Fast]](https://muapi.ai/pt/playground/veo3.1-fast-image-to-video)
- [Text to Video [Fast]](https://muapi.ai/pt/playground/veo3.1-fast-text-to-video)
- [Extend Video](https://muapi.ai/pt/playground/veo3.1-extend-video)
- [4k Video](https://muapi.ai/pt/playground/veo3.1-4k-video)
- [Text to Video [Lite]](https://muapi.ai/pt/playground/veo3.1-lite-text-to-video)
- [Image to Video [Lite]](https://muapi.ai/pt/playground/veo3.1-lite-image-to-video)
- [Imagem para Vídeo](https://muapi.ai/pt/playground/veo3.1-image-to-video)
- [Texto para Vídeo](https://muapi.ai/pt/playground/veo3.1-text-to-video)
- [Reference to Video](https://muapi.ai/pt/playground/veo3.1-reference-to-video)

## Recursos
- [Página do Playground](https://muapi.ai/pt/playground/veo3.1-text-to-video)
- [Referência de API](https://muapi.ai/pt/playground/veo3.1-text-to-video/api)
- [Llms.txt global](https://muapi.ai/pt/llms.txt)