Cómo HeyGen utiliza Runware
HeyGen utiliza la API de inferencia de Runware para ejecutar modelos de generación de imágenes de código abierto en su plataforma de vídeo con IA, con soporte para flujos de trabajo de storyboard y producción. Sustituyó a proveedores gestionados más caros sin tener que alojar los modelos por su cuenta.
Ver la prueba capturadaEl uso: cómo HeyGen implementa Runware
HeyGen uses Runware's inference API to run open-source image generation models for its AI video platform, supporting storyboard and production workflows. It replaced more expensive managed providers without having to host models itself.
En palabras del cliente
Redujimos nuestro coste por imagen en más de un 50 %. No es un error de redondeo, es un cambio significativo en la forma en que desarrollamos.Traducción automática del inglésVer el original
We cut our cost per image by over 50%. That's not a rounding error, that's a meaningful change to how we buildOtras herramientas de IA utilizadas por HeyGen
Otras relaciones públicas registradas en usedby.
ElevenLabsConfirmado
GeminiConfirmado
AssemblyAIObservado
BasetenObservado
Fish AudioObservado
LiveKitObservadoClientes de Runware en Inteligencia Artificial
Empresas del mismo sector, con pruebas públicas.
HiggsfieldConfirmado
OpenArtConfirmado
RunwayDeclarado
Black Forest LabsObservado
BriaObservado
GoogleObservadoConsultar la fuente
Basado en el caso de éxito publicado por Runware. Verificamos las pruebas públicas; los resultados son los que declara el proveedor.
runware.ai- Última verificación
- 12 nov 2026
Abrir la captura Lo que dice la historia, y lo que verificamos
Lo que comparamos con la página.
- La cifra: 50%Verificado
Impresa palabra por palabra en la página, cerca del nombre de HeyGen.
- El pasaje citado arribaVerificado
Copiado palabra por palabra de la página, cerca del nombre de HeyGen.
- HeyGen usa RunwareVerificado
Línea de nivel Confirmado.
- El resultado en síNo verificado
Lo citamos; no lo medimos.
The impact was immediate and measurable. Overall cost per image dropped by over 50%, which changed how the team approached product development. Features that had previously felt too expensive to build and release at scale became viable.
