Google Flow 권한 없음 오류를 해결하는 3가지 방법 – Veo 3.1 API 대체 방안 완벽 가이드

Google Flow(labs.google/fx/zh/tools/flow)에 접속할 때 「Flow에 접속할 권한이 없는 것 같습니다. 여기를 클릭하여 출시 범위를 확인하세요」라는 오류 메시지가 뜨는 것은 많은 사용자가 겪는 공통적인 문제입니다. 본 포스팅에서는 지역 제한을 우회하여 Veo 3.1 API를 통해 고품질 영상을 직접 생성할 수 있는 방법을 포함해, **3가지 효과적인 해결책**을 소개해 드릴게요. 이를 통해 빠르게 AI 영상 제작을 시작해 보세요.

핵심 가치: 이 글을 읽고 나면 Google Flow 접속 제한의 원인을 이해하고, Flow의 정식 개방을 기다릴 필요 없이 Veo 3.1 API 호출 방법을 마스터하여 최고 수준의 AI 영상 생성 기능을 즉시 경험할 수 있습니다.

Google Flow 접속 제한 문제 분석

해결책을 알아보기 전에, 왜 Google Flow 접속이 제한되는지 먼저 이해할 필요가 있습니다.

Google Flow 지역 제한 현황

Google의 최신 AI 영상 생성 도구인 Google Flow는 현재 전 세계에 완전히 개방된 상태가 아닙니다. 최신 데이터에 따른 상황은 다음과 같습니다.

접속 제한의 흔한 원인

왜 VPN을 직접 사용하는 것이 최선의 해결책이 아닐까요?

프록시 도구를 사용하여 Google Flow에 접속하더라도 다음과 같은 문제들이 남아있습니다.

1. 유료 구독 필요: Google AI Pro는 월 $19.99부터 시작하며, AI Ultra는 더 비쌉니다.
2. 제한된 할당량: Workspace 사용자는 월 100 크레딧만 제공되며, Pro 사용자도 한도가 있습니다.
3. 생성 속도 제한: 사용자가 몰리는 시간에는 대기 시간이 길어집니다.
4. 불안정한 사용 경험: 네트워크 지연이 업로드 및 다운로드에 영향을 미칩니다.

🎯 기술 제언: 안정적인 AI 영상 생성 능력이 필요한 개발자나 크리에이터라면 APIYI(apiyi.com) 플랫폼을 통해 Veo 3.1 API를 직접 호출하는 것을 추천합니다. 이 플랫폼은 안정적인 접속 인터페이스를 제공하며, 별도의 Google AI Pro 구독 없이 사용한 만큼만 결제하면 되므로 훨씬 유연합니다.

Veo 3.1 핵심 능력 상세 분석

대안을 선택하기 전에 먼저 현재 가장 진보된 AI 비디오 생성 모델 중 하나인 Google Veo 3.1의 핵심 능력을 살펴보겠습니다.

Veo 3.1 기술 사양

Veo 3.1 생성 모드

Veo 3.1은 3가지 핵심 생성 모드를 지원해요.

기본 오디오 생성 능력

Veo 3.1의 가장 획기적인 기능은 바로 기본 오디오 생성 능력이에요.

• 대화 생성: 따옴표를 사용하여 캐릭터의 대사를 지정하면, 모델이 자동으로 동기화된 음성을 생성해요.
• 효과음 생성: 화면 내용에 맞춰 발소리, 주변 소음 등을 자동으로 매칭해 줍니다.
• 배경 음악: 화면의 분위기와 어울리는 배경 음악을 지능적으로 생성해요.

이것은 더 이상 후반 작업에서 더빙이나 효과음 편집을 할 필요 없이, 한 번의 생성으로 완전한 시청각 콘텐츠를 얻을 수 있음을 의미해요.

Google Flow 접속 제한을 해결하는 3가지 방법

사용자의 다양한 니즈에 맞춰 3가지 솔루션을 제안해 드립니다.

방법 1: APIYI를 통한 Veo 3.1 API 호출 (추천)

개발자와 콘텐츠 크리에이터에게 가장 유연하고 안정적인 솔루션이에요.

핵심 장점

빠른 시작 코드

import requests
import time

# APIYI Veo 3.1 비디오 생성
def generate_video_veo31(prompt, aspect_ratio="16:9"):
    """
    Veo 3.1을 사용하여 비디오 생성

    Args:
        prompt: 비디오 묘사 텍스트
        aspect_ratio: 화면 비율, "16:9" 또는 "9:16" 지원

    Returns:
        비디오 다운로드 URL
    """
    headers = {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",  # 자신의 APIYI 키로 교체하세요
        "Content-Type": "application/json"
    }

    # 생성 작업 제출
    response = requests.post(
        "https://api.apiyi.com/v1/videos/generations",  # APIYI 통합 인터페이스
        headers=headers,
        json={
            "model": "veo-3.1",
            "prompt": prompt,
            "aspect_ratio": aspect_ratio,
            "duration": 8  # 8초 비디오
        }
    )

    task_id = response.json()["id"]
    print(f"작업이 제출되었습니다. ID: {task_id}")

    # 결과 폴링(Polling)
    while True:
        result = requests.get(
            f"https://api.apiyi.com/v1/videos/generations/{task_id}",
            headers=headers
        ).json()

        if result["status"] == "completed":
            return result["video_url"]
        elif result["status"] == "failed":
            raise Exception(f"생성 실패: {result.get('error')}")

        time.sleep(5)  # 5초마다 확인

# 사용 예시
video_url = generate_video_veo31(
    prompt="햇살 가득한 풀밭을 달리는 골든 리트리버, 슬로우 모션 샷, 파란 하늘과 흰 구름 배경, 시네마틱 화질",
    aspect_ratio="16:9"
)
print(f"비디오 생성 완료: {video_url}")

import requests
import time
import os

class Veo31VideoGenerator:
    """Veo 3.1 비디오 생성기 - 기본 오디오 지원"""

    def __init__(self, api_key):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI 통합 인터페이스
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }

    def text_to_video(self, prompt, aspect_ratio="16:9", with_audio=True):
        """
        텍스트 투 비디오 (TEXT_2_VIDEO)

        Args:
            prompt: 비디오 묘사, 대화 포함 가능 (따옴표 사용)
            aspect_ratio: "16:9" 가로 또는 "9:16" 세로
            with_audio: 기본 오디오 생성 여부

        Returns:
            dict: video_url 및 status를 포함한 결과
        """
        payload = {
            "model": "veo-3.1",
            "mode": "TEXT_2_VIDEO",
            "prompt": prompt,
            "aspect_ratio": aspect_ratio,
            "generate_audio": with_audio,
            "duration": 8
        }

        return self._submit_and_wait(payload)

    def first_last_frame_to_video(self, prompt, first_frame_url, last_frame_url):
        """
        첫/마지막 프레임 제어 생성 (FIRST_AND_LAST_FRAMES_2_VIDEO)

        Args:
            prompt: 비디오 전환 묘사
            first_frame_url: 첫 번째 프레임 이미지 URL
            last_frame_url: 마지막 프레임 이미지 URL

        Returns:
            dict: 생성 결과
        """
        payload = {
            "model": "veo-3.1",
            "mode": "FIRST_AND_LAST_FRAMES_2_VIDEO",
            "prompt": prompt,
            "first_frame": first_frame_url,
            "last_frame": last_frame_url,
            "duration": 8
        }

        return self._submit_and_wait(payload)

    def reference_to_video(self, prompt, reference_images):
        """
        참조 이미지 생성 (REFERENCE_2_VIDEO)

        Args:
            prompt: 비디오 묘사
            reference_images: 참조 이미지 URL 리스트 (1-3장)

        Returns:
            dict: 생성 결과
        """
        if len(reference_images) > 3:
            raise ValueError("최대 3장의 참조 이미지만 지원합니다.")

        payload = {
            "model": "veo-3.1",
            "mode": "REFERENCE_2_VIDEO",
            "prompt": prompt,
            "reference_images": reference_images,
            "duration": 8
        }

        return self._submit_and_wait(payload)

    def extend_video(self, previous_video_url, extension_prompt):
        """
        장면 확장 - 이전 비디오의 마지막 프레임을 기반으로 계속 생성

        Args:
            previous_video_url: 이전 비디오의 URL
            extension_prompt: 확장 장면 묘사

        Returns:
            dict: 새로운 비디오 결과
        """
        payload = {
            "model": "veo-3.1",
            "mode": "SCENE_EXTENSION",
            "previous_video": previous_video_url,
            "prompt": extension_prompt,
            "duration": 8
        }

        return self._submit_and_wait(payload)

    def _submit_and_wait(self, payload, max_wait=300):
        """작업 제출 및 완료 대기"""

        # 작업 제출
        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/videos/generations",
            headers=self.headers,
            json=payload
        )

        if response.status_code != 200:
            raise Exception(f"제출 실패: {response.text}")

        task_id = response.json()["id"]
        print(f"✅ 작업 제출 성공, ID: {task_id}")

        # 폴링 대기
        start_time = time.time()
        while time.time() - start_time < max_wait:
            result = requests.get(
                f"{self.base_url}/videos/generations/{task_id}",
                headers=self.headers
            ).json()

            status = result.get("status")

            if status == "completed":
                print(f"🎬 비디오 생성 완료!")
                return {
                    "status": "success",
                    "video_url": result["video_url"],
                    "duration": result.get("duration", 8),
                    "resolution": result.get("resolution", "1080p")
                }
            elif status == "failed":
                raise Exception(f"생성 실패: {result.get('error')}")
            else:
                progress = result.get("progress", 0)
                print(f"⏳ 생성 중... {progress}%")

            time.sleep(5)

        raise TimeoutError("생성 시간이 초과되었습니다. 나중에 결과를 확인해 주세요.")


# ========== 사용 예시 ==========

if __name__ == "__main__":
    # 생성기 초기화
    generator = Veo31VideoGenerator(api_key="YOUR_API_KEY")

    # 예시 1: 텍스트 투 비디오 (대화 오디오 포함)
    result = generator.text_to_video(
        prompt='''
        한 젊은 여성이 카페 카운터 앞에 서서 미소 지으며 말합니다: "라떼 한 잔 주세요".
        바리스타가 고개를 끄덕이며 대답합니다: "네, 잠시만 기다려 주세요".
        배경은 아늑한 카페 분위기이며 부드러운 재즈 음악이 흐릅니다.
        ''',
        aspect_ratio="16:9",
        with_audio=True
    )
    print(f"비디오 주소: {result['video_url']}")

    # 예시 2: 첫/마지막 프레임 제어 (정밀 구도)
    result = generator.first_last_frame_to_video(
        prompt="클로즈업에서 서서히 멀어지며 도시 전체의 스카이라인을 보여줍니다.",
        first_frame_url="https://example.com/closeup.jpg",
        last_frame_url="https://example.com/skyline.jpg"
    )

    # 예시 3: 긴 비디오 생성 (여러 번 확장)
    clips = []

    # 첫 번째 클립 생성
    clip1 = generator.text_to_video("일출 무렵, 바다 위로 윤슬이 빛나고 요트 한 척이 천천히 다가옵니다.")
    clips.append(clip1["video_url"])

    # 후속 클립 확장
    clip2 = generator.extend_video(clip1["video_url"], "요트가 항구에 가까워지고, 어부들이 바쁘게 움직이기 시작합니다.")
    clips.append(clip2["video_url"])

    clip3 = generator.extend_video(clip2["video_url"], "어부들이 가득 찬 그물을 들고 돌아오며 얼굴에 미소를 띱니다.")
    clips.append(clip3["video_url"])

    print(f"생성된 3개의 연속 클립: {clips}")

🚀 빠른 시작: APIYI(apiyi.com) 플랫폼을 사용하여 Veo 3.1을 빠르게 체험해 보는 것을 추천합니다. 이 플랫폼은 복잡한 설정 없이 바로 사용할 수 있는 API 인터페이스를 제공하며, 가입 시 테스트 크레딧을 받을 수 있습니다.

방법 2: APIYI 비디오 생성 도구 사용

프로그래밍에 익숙하지 않다면, APIYI에서 제공하는 온라인 시각화 도구를 사용해 보세요. 코드 없이도 비디오를 생성할 수 있어요.

사용 단계

1. apiyi.com 접속 및 계정 가입
2. 「AI 도구」 – 「비디오 생성」 메뉴로 이동
3. Veo 3.1 모델 선택
4. 비디오 묘사 입력 (한국어 지원)
5. 화면 비율 및 해상도 선택
6. 생성 버튼 클릭 후 결과 대기

도구 기능 비교

방법 3: Google Flow의 지역 확장 대기

당장 급하게 사용할 필요가 없다면, Google이 Flow의 가용 지역을 계속 확장하기를 기다리는 방법도 있어요.

Google의 확장 이력을 살펴보면 다음과 같아요:

• 2025년 5월: 미국 최초 출시
• 2025년 7월: 70개 이상의 국가로 확장
• 2025년 7월 말: 140개 이상의 국가로 확장

예상 추세: Google은 향후 몇 달 안에 서비스 범위를 계속 넓혀갈 것으로 보이지만, 특정 지역의 완전한 개방 시점은 아직 불투명해요.

Veo 3.1 API 호출 실전 가이드

이번 섹션에서는 다양한 사용 시나리오에 따른 API 호출 방법을 자세히 살펴봅니다.

시나리오 1: 쇼트폼 콘텐츠 제작

틱톡, 인스타그램 릴스 등 쇼트폼 플랫폼에 적합한 세로형 콘텐츠를 생성하는 방법입니다.

# 竖屏短视频生成
result = generator.text_to_video(
    prompt="""
    一位美食博主在厨房制作蛋糕，
    特写镜头展示奶油裱花过程，
    最后展示成品蛋糕，背景是轻快的音乐
    """,
    aspect_ratio="9:16",  # 竖屏比例
    with_audio=True
)

시나리오 2: 이커머스 제품 전시

제품의 360도 회전 영상으로, 이커머스 상세 페이지에 활용하기 좋습니다.

# 产品展示视频
result = generator.text_to_video(
    prompt="""
    一款高端机械手表在黑色背景下缓慢旋转，
    光线从侧面打来，突出金属质感和表盘细节，
    环绕拍摄，专业产品广告风格
    """,
    aspect_ratio="16:9",
    with_audio=False  # 产品展示通常不需要音频
)

시나리오 3: 광고 크리에이티브 테스트

A/B 테스트를 위해 다양한 버전의 광고 크리에이티브를 빠르게 생성할 수 있습니다.

# 批量生成广告创意
prompts = [
    "年轻情侣在咖啡厅约会，品尝新款饮品，温馨浪漫氛围",
    "商务人士在办公室，一杯咖啡提神醒脑，专业高效形象",
    "大学生在图书馆学习，咖啡陪伴熬夜复习，青春活力场景"
]

for i, prompt in enumerate(prompts):
    result = generator.text_to_video(prompt, aspect_ratio="16:9")
    print(f"创意版本 {i+1}: {result['video_url']}")

시나리오 4: 롱폼 영상 제작

장면 확장 기능을 사용하여 1분 이상의 연속성 있는 영상을 제작할 수 있습니다.

# 生成品牌故事长视频
scenes = [
    "清晨，一家小咖啡馆刚刚开门，店主在准备第一杯咖啡",
    "顾客陆续到来，店内渐渐热闹起来，充满咖啡香气",
    "午后阳光透过窗户，一位老顾客在角落安静阅读",
    "傍晚，店主微笑着送走最后一位客人，关上店门",
]

video_clips = []
previous_clip = None

for scene in scenes:
    if previous_clip is None:
        result = generator.text_to_video(scene)
    else:
        result = generator.extend_video(previous_clip, scene)

    video_clips.append(result["video_url"])
    previous_clip = result["video_url"]

print(f"已生成 {len(video_clips)} 个连续片段，共约 {len(video_clips) * 8} 秒")

Veo 3.1과 다른 AI 비디오 모델 비교

AI 비디오 생성 모델을 선택할 때는 각 모델의 특징을 파악하는 것이 중요합니다.

💡 선택 가이드: 어떤 모델을 선택할지는 주로 구체적인 사용 시나리오에 따라 달라집니다. 자체 오디오와 4K 화질이 필요하다면 Veo 3.1이 현재 최선의 선택이며, 초장편 비디오가 필요하다면 한 번에 60초를 생성할 수 있는 Sora를 추천합니다. APIYI(apiyi.com) 플랫폼을 통해 직접 테스트하고 비교해 보시는 것을 추천드려요. 이 플랫폼은 위 모델들의 통합 인터페이스 호출을 지원합니다.

모델별 추천 시나리오

자주 묻는 질문 (FAQ)

프롬프트 작성 팁

Veo 3.1의 프롬프트 작성 팁을 마스터하면 생성 품질을 획기적으로 높일 수 있습니다.

구조화된 프롬프트 템플릿

[주체] + [동작] + [환경] + [카메라 앵글] + [스타일] + [오디오]

예시:

빨간 드레스를 입은 젊은 여성 (주체)
파리 거리를 거니는 모습 (동작)
배경에는 에펠탑과 카페 (환경)
팔로잉 샷, 미디엄 샷 유지 (카메라 앵글)
프랑스 누벨바그 영화 스타일, 필름 질감 (스타일)
부드러운 아코디언 음악, 이따금 들려오는 거리의 소음 (오디오)

오디오 생성 팁

자주 묻는 질문 및 해결 방법

요약

Google Flow 접근 제한은 많은 사용자가 겪는 현실적인 문제지만, 그렇다고 해서 Veo 3.1의 강력한 성능을 경험할 수 없는 것은 아닙니다.

세 가지 방안 비교

핵심 제안

1. 지금 당장 필요하다면: APIYI 플랫폼을 선택하세요. 5분 안에 생성을 시작할 수 있습니다.
2. 가성비를 중요하게 생각한다면: APIYI는 사용한 만큼 지불하는 방식이라 구독제보다 유연합니다.
3. 장기적인 통합이 필요하다면: APIYI API는 안정적인 프로덕션 환경 인터페이스를 제공합니다.
4. 다양한 모델을 사용하고 싶다면: APIYI는 Veo 3.1, Sora, Runway 등을 통합하여 호출할 수 있습니다.

APIYI(apiyi.com)를 통해 Veo 3.1의 효과를 빠르게 확인해 보시는 것을 추천드려요. 해당 플랫폼은 무료 테스트 크레딧을 제공하므로, 가입 즉시 바로 체험해 보실 수 있습니다.

참고 자료

1. Google Labs Flow 도움말 센터: 공식 사용 가이드

   • 링크: support.google.com/labs/answer/16353333

2. Veo 3.1 개발자 문서: Gemini API 영상 생성 가이드

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

3. Google DeepMind Veo 소개: 모델 기술 배경

   • 링크: deepmind.google/models/veo

4. Vertex AI Veo 3.1 문서: 엔터프라이즈급 API 문서

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

본 아티클은 APIYI 기술 팀에서 작성하였습니다. 궁금한 점이 있으시면 apiyi.com을 방문하여 기술 지원을 받아보세요.