
它是什么
Novelcrafter 由德国 novelcrafter UG 运营,是围绕长篇小说组织材料的浏览器工作台。一本书可拆成幕、章与场景,正文旁边保留人物、地点和道具资料;写系列小说时,同一套设定还能在多本书之间复用。它的核心是把故事结构与资料管理连接到生成过程:作者决定下一场发生什么、需要哪些背景,再让所选模型扩写。只整理和手写稿件也能使用,AI 功能取决于订阅档位与另外连接的模型服务。
主要功能
Codex 相当于故事设定库,条目可以登记人物别名、地点和关系。Tracking 页面能分别控制名称高亮与 AI 上下文:始终加入、识别到名字时加入、识别到时排除、永不加入,避免把结局剧透或私人备注自动发给模型。Scene Beats 用事件要点指导场景生成,例如先列出争执、误会和离场,再扩成正文;场景摘要与人物提取帮助把已有内容整理回资料库。Workshop 支持围绕场景对话,提示词预览则能查看真正提交给模型的材料。角色首次出场与系列共享设定分开管理,比每次复制整份人物表更容易控制。
怎么开始用
从官网注册后建立一本小说,先按章节添加场景,再在左侧 Codex 建主要人物与地点。已有稿件可导入 Word、Markdown 或 HTML;试用无需信用卡。需要 AI 时,在连接设置添加外部供应商的 API 密钥,再选择模型和提示词,平台也支持连接本地模型。初次任务可以只选一个场景及相关人物条目,检查提示词预览后再生成。完成的小说可导出 DOCX 或 Markdown,导出窗口能选择章、场景、正文或摘要,并决定是否附带设定、聊天和片段。
价格与免费额度
月付 Scribe、Hobbyist、Artisan、Specialist 分别为4、8、14、20美元,年付页面标明相当于减免两个月。Scribe 用于写作与设定管理;Hobbyist 开始提供自带密钥的 AI 功能,Artisan 增加聊天,Specialist 可发起协作和管理团队。21天全功能试用结束后没有长期免费编辑档。订阅费之外,模型供应商按自己的用量收取费用,因此升级编辑器不会给外部账户充值。官网列出支付宝、主要信用卡和 PayPal 等付款方式;退款需申请,订阅不足14天可向 Paddle 提出,取消本身不会按剩余天数自动退款。
能不能在国内用
Novelcrafter 的订阅付款支持支付宝,对中国用户而言,编辑器账单与模型账单仍需分开处理:能付编辑器费用,不等于已获得外部模型的注册、支付或地区资格。它使用浏览器工作台,写中文稿件时,生成语言和文风取决于连接的模型;Codex 的英文复数自动匹配属于英语特性,不应据此假设中文别名也会自动扩展。中文人名有简称或同名时,适合显式登记别名并查看场景上下文,减少人物资料漏带或错带。
适合谁,不适合谁
适合已经有章节计划、人物设定多、需要反复修订同一长篇的作者,也适合共享世界观的系列创作。主角在不同卷更换身份时,可以将共用背景与当前故事信息分开,减少每次手动拼提示词的工作。需要共同编辑时,由 Specialist 用户发出邀请,参与编辑的人仍要有任意付费档;免费账户只适合查看。只想输入一句话便得到最终出版小说、希望完全不用管理模型,或主要任务是印刷排版的人,难以从这套结构化工作流中获得同等收益。
和同类比差在哪
与 NovelAI 相比,Novelcrafter 更强调按书、场景和系列整理创作工程,以及自选模型和提示词;NovelAI 把文本生成模型与图像额度放在自己的订阅体系里,少一层外部模型账单。与普通聊天框相比,这里的优势是 Codex 可以按角色出现情况提供背景,不必每次重贴所有设定。与传统长篇编辑器的取舍,则在于是否需要把世界观资料直接接入生成任务。想保留可迁移稿件的人,应关注它的 DOCX、Markdown 和独立设定导出,而不是只比较模型名称。
局限与注意
设定库不能消除模型遗漏:条目越长、每次带入越多,上下文费用与干扰也可能增加。Never include 可阻止某条资料发送给 AI,但不会让整本云端小说变成本地文件。官方声明不以用户小说训练模型,外部供应商仍按各自协议处理生成请求。停订后可查看和导出数据,但不能继续添加或编辑;把导出的稿件重新导回原书会追加章节,不会覆盖旧版本。需要交付成书时还要安排校对和排版,场景扩写本身不承担出版质量保证。
选型速览
| 项目 | 信息 |
|---|---|
| 定价模式 | 付费 |
| 免费额度 | 21天全功能试用,无需信用卡;无长期免费编辑套餐。 |
| 支付方式 | 支持支付宝、主要信用卡、PayPal、Apple Pay和Google Pay;外接模型单独付款。 |
| 访问条件 | 遵循实际服务地区与账号资格 |
| 语言 | 英语 |
| 平台 | Web |
| 同类替代 | NovelAI、Sudowrite、Scrivener |
数据统计
数据评估
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