NovelAI 是由美國德拉瓦州註冊公司 Anlatan Inc. 營運的瀏覽器訂閱服務，把主打動漫風格的圖像生成能力與一整套自研敘事語言模型，收攏在同一個帳號底下。官網首屏講得很直接——「創作高品質 AI 動漫藝術與故事」——而這兩半確實共用一份訂閱、一個計費週期，並不是拆成兩個產品分開賣。想要一個能記住整部小說角色設定的長脈絡模型的寫作者，跟想要對動漫角色做標籤級控制的插畫創作者，訂的是同樣那三個方案。
在 AI 創作工具當中，NovelAI 有兩點特別之處，幾乎決定了它其餘的全部性格。第一，從 V4 世代起的圖像模型，官方文件明確描述為「完全原創的圖像生成模型，從零開始訓練，不依賴 Stable Diffusion 這類公開基礎模型」——這跟該平台 2022 年的出身形成對照，當時它的首個圖像模型是一個大幅改造過的 Stable Diffusion 衍生版本。第二，生成過程在設計上就是私有的：官方 FAQ 聲明圖像生成是工作階段制的，伺服器端不做任何保存，使用者的請求、上傳、編輯與生成也都不會被記錄。這套隱私姿態是實打實的差異化優勢，同時也解釋了為什麼這個平台對私有創作幾乎不設內容側的護欄。
目前的旗艦圖像模型 NovelAI Diffusion V5 於 2026 年 8 月 21 日發布，提供 Curated 與 Full 兩個版本，新增真正的 alpha 透明通道、多語言文字算繪、單次生成整頁漫畫，以及最多 22 個角色的定位控制。文字側目前的旗艦是 Xialong，一個 3550 億參數的敘事微調模型，基於智譜 AI 的 GLM-4.6，脈絡視窗為 28,672 個 token。價格自每月 10 美元起；有一次性免費試用，但沒有長期免費方案。
圖像文件列出 6 個可選模型，而這個選擇並非裝飾性的——每個模型行為不同，需要依照你想做的東西來挑。真正起作用的是兩條軸：世代（V5、V4.5、V4）與資料集篩選程度（Full 與 Curated）。Full 模型訓練在文件所稱的「更全面但篩選較少的資料集」上，Curated 模型則使用「較小、較乾淨、較聚焦的訓練集」。當你需要 Curated 構不到的具體概念時選 Full；日常通用場合下 Curated 是比較穩妥的預設值。
2026 年 8 月 21 日發布的 V5 是其中規模最大的一個。Anlatan 自己的訂閱公告把它的架構規模標示為 V4.5 的 2.5 倍，這也正是本文後面會談到的算力限制的直接來源。它的招牌能力包括更敏銳的自然語言理解、擴充的多語言提示、重做過的角色定位系統（支援最多 22 個可區分角色）、更高的圖像保真度、真正的 alpha 透明通道輸出，以及一個用於放大的全新 Max 增強檔位。
有個實際的坑經常絆倒新使用者：V4 與 V4.5 模型使用 T5 分詞器，文件警告說「大多數 Unicode 字元（例如彩色 emoji 或日文字元）不被模型支援作為提示詞的一部分」。如果你因為畫風是動漫而習慣用日文寫提示詞，在這些模型上模型讀到的東西不會是你以為的那樣。
NovelAI 的提示體系比較接近 Danbooru 式的標籤詞彙表，而不是通用圖像模型那種對話式提示，儘管 V4 之後疊加了真正的自然語言理解能力。實務上你可以混用兩種寫法——一段自然語言的場景描述，再接一串以逗號分隔的標籤來指定髮型、瞳色、取景與姿勢。提示詞的 token 預算約為 512 個 T5 token，涵蓋基礎提示詞與全部角色提示詞的總和，這個額度算寬裕，但當你要細寫好幾個角色時也稱不上無限。
強調語法讓你可以單獨加強或削弱某個概念，而不必重寫整段提示詞；負向數值強調則提供更有針對性的移除方式，避免籠統的負面提示詞把相關概念一併壓掉。取樣器、步數、引導強度與種子都直接顯示在介面上，因此一個你滿意的結果可以被刻意重現或刻意變化，而不是靠運氣。
這是 NovelAI 在插畫使用者群體中口碑的最大來源。你不必把兩個人寫在同一段提示詞裡然後祈禱模型不把他們的特徵攪在一起，而是替每個角色單獨寫一個提示區塊。官網用兩個獨立角色提示示範了這個模式——一個是綠髮星形瞳孔、身穿紅裙的少女，另一個是橙髮黑夾克、手拿冰淇淋甜筒的女性——兩人並排構圖。V4 把這項能力做成了一等公民，V5 進一步把定位系統擴充到單張圖最多 22 個角色。
角色之間的特徵串味是多主體動漫生成中最難解決的失敗模式，而按角色分塊的提示結構是在架構層面處理它，而非靠提示詞技巧繞過。
Undesired Content 欄位是你列出希望模型迴避的內容的地方，它跟主提示詞是同一個輸入框的兩個分頁。NovelAI 提供會自動注入的預設組合，而把這些預設裝了什麼講清楚很有必要，因為它的名字容易讓人誤讀。以 Heavy V4.5 Full 預設為例，它注入的負面詞全部指向畫質缺陷：低解析度（lowres）、底片顆粒（film grain）、掃描雜訊（scan artifacts）、最差畫質（worst quality）、JPEG 壓縮痕跡（jpeg artifacts）、色差（chromatic aberration）、抖動與半色調網點（dithering、halftone、screentone）、多重視角（multiple views）、浮水印過多（too many watermarks）、留白與空白頁（negative space、blank page）等十七項。
裡面每一個詞都是畫質描述詞。文件對其目的的說法也是同一個口徑：注入這些預設意味著「AI 會迴避一些通用的不良特徵，產出更高品質的內容」。另有 Human Focus 版本會追加 bad anatomy、mismatched pupils 等解剖學詞彙，以及面向獸人與 kemono 資料集的 Furry Focus 版本。此外還有一個「No Default UC」選項可以徹底關掉這些預設。這是一套圖像品質系統，不是內容安全系統，使用者不應把它當成後者。
除了文生圖之外，平台還帶著一條完整的編輯鏈。Image2Image 在遵循既有構圖的前提下改變細節，Enhance 則提升現有生成圖的細節層次。Vibe Transfer 會擷取參考圖的美學特徵，並當作直接的視覺靈感套用到新的生成上——這對於在一個系列中維持統一觀感非常有用，而不必維護一長串風格提示詞。Inpaint 讓你用筆刷塗抹某個區域，單獨修正其中的錯誤，或讓該區域生成別的東西。
Director Tools 這一組負責後製：去背、線稿、草圖、上色、情緒調整與去雜亂。它們作用於已完成的生成圖，屬於那種通常得另開一個編輯器才能做的小工具，因此把它們放在生成歷史旁邊，確實省下不少來回切換的功夫。
文字側自 2021 年 6 月運作至今，擁有自己的模型譜系，每一代都以神話人物命名。3 月 31 日發布的 Xialong 是目前的旗艦：一個基於智譜 AI GLM-4.6、用 NovelAI 敘事資料集微調而成的 3550 億參數模型，也是該團隊至今規模最大的微調成果。它在網站上提供 28,672 個 token 的脈絡，另加 8,192 個 token 的滾動視窗，這代表故事編輯器中的實際可用脈絡會隨故事成長在 28,672 至 36,864 個 token 之間浮動，達到上限後再被裁回。文件特別提到一個刻意為之的設計特性：與用強化學習訓練的模型不同，Xialong「在重試時會給出真正不同的結果，人名多樣性也更好」——如果你的工作流程包含反覆重擲某一段直到滿意，這一點非常關鍵。
早期模型仍能說明這個平台的技術軌跡。Kayra 是一個 130 億參數的自研模型，訓練量約 1.6 兆 token，脈絡 8,192，發布於 2023 年 7 月 28 日。Clio 是 2023 年 5 月發布的 30 億參數同門，脈絡視窗相同。2024 年 9 月的 Erato 基於 Llama 3 70B Base，在 NovelAI 的 Nerdstash 預訓練資料上繼續訓練而成。Opus 訂閱者除了 Xialong 之外，還保留對舊實驗模型 Krake 與 Llama 3 Erato 的存取權。
有兩個開關值得一提，因為它們很容易被忽略。Furry mode 會在提示詞前加上 fur dataset, 標籤，在 V4.5 與 V5 架構內回復平台早期專用獸人模型的行為。另外，把 background dataset, 放在提示詞開頭，輸出會轉向風景、動物肖像與靜物，以攝影風格呈現且畫面中沒有人物。第二個選項悄悄回應了一個常見抱怨：動漫調校過的模型做不出一張乾淨的環境底圖。
語音合成是隨訂閱綑綁而非另外賣：免費試用含 100 次生成，從 Tablet 起的所有付費方案均為無限。NovelAI Explore 是平台的公開藝廊，而且完全是選擇性的——你不主動上傳就什麼都不會被分享。每一則投稿在上線前都要經過人工審核，上傳規範禁止 NSFW 內容、版權／角色／繪師標籤以及廣告自宣。用角色參考、圖生圖或局部重繪產出的圖像根本不允許投稿；FAQ 解釋這些功能「更難審核也更容易被濫用」。
最常見的工作流程是設計一個角色，然後讓這個設計在大量圖片中維持穩定。藉由種子控制、用來維持美學一致的 Vibe Transfer，以及按角色分塊的提示結構，這件事不訓練自訂模型也能做到——這點很重要，因為平台目前並不打算開放使用者自行訓練圖像模組。桌遊團隊、網路漫畫作者與原創角色繪師用它在正式作畫前先建立一本視覺設定集。
由於文字與圖像生成共處同一份訂閱，一個正在寫輕小說的作者不必再建立第二段供應商關係就能生成場景插圖。Xialong 的 28,672 個 token 脈絡足以容納相當份量的既定設定，而 Lorebook 機制只在被觸發時才注入相關條目，這讓脈絡開銷與場景實際所需維持成比例。
V5 把單次生成整頁漫畫當作招牌新增，這改變了此處的可行性邊界。先前排一頁意味著分別生成每一格再手工拼裝；結合多語言文字算繪的改進，單次生成整頁對任何做連環畫的人來說都是工作流程層面的實質變化。但仍要準備用 Inpaint 精修分格——一次生成的整頁很少能做到每一格都對。
Text Adventure 模式有自己的介面與指令機制。Xialong 處理它時有一條團隊專門記載的注意事項：在文字冒險模式下使用者輸入會當作指令送出，而如果你在專用模式之外執行冒險，應改用 { 指令語法而非傳統的 > 前綴。任何把舊冒險工作流程遷移到 Xialong 的人都得知道這點，否則輸出會跑偏。
Director Tools 中的去背與線稿尤其讓 NovelAI 可以當作在別處收尾的管線的上游素材源。V5 的透明背景輸出可以直接匯入排版或動畫工具，線稿擷取則為手工上色提供底稿。依平台自述條款，你保留所生成內容的所有權，就廠商這一側而言這類下游使用在法律上是清楚的，不過產出物本身的版權問題仍需你自行承擔。
由於什麼都不記錄、什麼都不在伺服器保存，NovelAI 被大量用於那些人們不願放在廠商伺服器上的工作——未出版的手稿、保密協議下的委託角色概念，或單純是使用者認為私密的素材。這個取捨是真實的，也值得挑明：什麼都不保存也就意味著什麼都找不回來，重新整理一次圖像頁面就會清空歷史佇列。
在主站註冊，需完成電子郵件驗證後免費試用額度才會解鎖。Paper 免費試用給你 30 次最高 1024x1024 的圖像生成、50 次文字生成與 100 次語音合成。試用期間的所有設定與所寫故事都會在訂閱後保留，所以從一開始就把環境認真設好並不會白費。
這是新使用者最常跳過的一步。選 V5 Curated 還是 V5 Full 會改變模型的能力半徑，而目前所選模型的說明就顯示在提示框正上方——點它即可切換。如果你在直播或共享場合生成，文件明確推薦 Curated。如果某個具體概念怎麼樣都出不來，Full 才是資料集較寬的那一個。
先寫主體與取景，再加外觀標籤，然後是環境，最後是風格。一次把所有東西堆進去，就沒辦法判斷是哪個詞造成問題。當你想要一個起點而不是空白輸入框時，用骰子按鈕——也就是隨機提示詞產生器。
預設設定是合理的起點，而平台自己關於節省用量的建議很有參考價值：由於成本隨所選解析度的像素數變化，降解析度比降步數省得更多。如果你在 Opus 方案且希望留在免費生成的條件範圍內，把步數維持在 28 以下並一次只生成一張。
如果構圖對了但某個細節錯了，用 Inpaint 而不是重新生成。如果構圖錯了但美學對了，用調整過強度的 Image2Image。如果某個你不想要的概念反覆出現，把它加進 Undesired Content，或用負向數值強調做更精準的移除。文件給了一個真正有用的橫向例子：freckles（雀斑）這個標籤可能產生奇怪的雜訊，而把 tattoo（刺青）加入 Undesired Content 可能在保住雀斑的同時消掉雜訊。
這一點怎麼強調都不為過。生成是工作階段制的，重新整理頁面或離開圖像生成頁就會遺失。歷史側欄底部有一個按鈕可以把整個工作階段匯出成 .zip 檔——請在關閉分頁之前用它，而不是之後。
做文字專案時，請盡早在 Memory、Author's Note 與 Lorebook 上投入，而不是靠原始脈絡硬撐。Lorebook 條目按關鍵字啟動，這代表一大堆既定設定只在相關時才消耗脈絡。故事可匯出為 .story 與 .scenario 兩種 JSON 檔，包含全部設定、Memory、Author's Note、Lorebook 條目與所用模組，另有 User Settings > Account 底下的「Download All Stories」按鈕可批次備份。
一開始保留推薦預設，因為它們確實能改善輸出品質，但要清楚它們在做什麼。如果你的畫風刻意包含網點紙或半色調網點——做漫畫時完全可能——那麼 Heavy 預設正在跟你唱反調，因為 screentone 與 halftone 兩個詞都在裡面。改用 Light，或切到 No Default UC 自己建一份清單。
如果某段提示詞在 Full 上出圖很亂，把同一段提示詞拿到 Curated 上跑一遍，往往能判斷問題出在提示詞還是資料集。Curated 較乾淨的訓練集傾向於產出較可預測的構圖，所以一段在 Curated 上成立、在 Full 上失敗的提示詞，通常是權重問題而非描述問題。
如果你訂的是 Opus，那四條免 Anlas 生成的條件值得刻進肌肉記憶：一次一張、不用底圖、至少 Normal 尺寸、步數不超過 28。批次生成、圖生圖與高步數都會離開免費通道。很多使用者僅僅因為把批次數留在 1 以上，就在不知不覺中燒掉了 Anlas。
由於伺服器端什麼都不存，一個可重現的結果完全取決於你有沒有把種子連同提示詞與設定一起記錄下來。下載的圖像會帶生成中繼資料，但如果你匯出的格式會剝掉這些資訊，配方就沒了。開始長時間創作前先檢查一下下載格式設定。
考量到 T5 分詞器在 V4 與 V4.5 上對非拉丁字元的處理方式，英文標籤才是可靠路徑。對一個圍繞動漫打造的產品來說這有點反直覺，而且這類細節造成的是「悄悄地平庸」而非顯眼的報錯。
條款給你的是訂閱結束後 45 天的匯出視窗，之後 Anlatan 保留刪除內容的權利。內容以你的密碼與電子郵件衍生的金鑰加密，條款明確寫著密碼遺失即內容無法還原。對認真的專案而言，定期本機匯出不是可選項。
如果你發現自己每條提示詞都要寫一段 40 token 的風格前綴，那就是該改用 Vibe Transfer 搭配參考圖的訊號。它在維持美學一致上比重複的風格標籤更可靠，同時把提示詞預算騰給主體。
動漫與漫畫插畫師是最契合的族群。標籤詞彙表、多角色提示、六模型選擇與局部重繪鏈條，全都是圍繞這個畫風專門打造的，而不是當成多個選項之一順帶支援。任何產出以動漫風格為主的人，在這裡的每一美元回報都會高於把動漫當成提示詞修飾語的通用模型。
長篇小說寫作者，尤其是做連載或網路小說的，是另一個核心受眾。28,672 個 token 的脈絡、能隨故事複雜度伸縮的 Lorebook，加上 10 美元方案起就無限的文字生成，讓成本的可預測性達到按 token 計費的 API 做不到的程度。
桌遊與互動小說創作者能從「文字冒險模式 + 同一份訂閱內的角色美術」這個組合中獲益，否則這意味著要跟兩家供應商打交道。
對隱私敏感的使用者——保密協議下的寫作者、開發未公開 IP 的人，或任何不願被記錄提示詞的人——被這套不記錄、不保存的架構服務到了，而這點鮮少有競品能匹敵。
該看別處的人：需要照片級真實輸出的人，因為這些模型在設計上就是動漫調校的；需要協作功能、共享工作區或管理控制的團隊，這些統統不在產品範圍內；想要一個有文件的公開 API 做第三方整合的開發者；以及需要原生行動應用程式而非漸進式網頁應用程式的人。需要長期免費方案的使用者也會失望，因為免費額度是一次性試用。
NovelAI 完全透過瀏覽器交付。FAQ 說明任何裝有較新瀏覽器、網路穩定的電腦或行動裝置都能執行，且網站還可作為漸進式網頁應用程式（PWA）從站點自身透過行動瀏覽器安裝。這條 PWA 路徑就是官方的行動端體驗。
不存在官方原生應用程式。在 Apple App Store 搜尋會回傳幾個名稱高度近似的產品——「Novel AI - AI Story Generator」「NovelAI | AI Story Generator」「Novel AI : AI Story Generator」——發行方是與 Anlatan 無關的個人開發者。它們是剛好同名的另外的產品，其評分、內容分級與評價跟 novelai.net 上的服務毫無關係。在應用程式商店裡搜尋的使用者應當知道，他們在那裡找不到真正的 NovelAI。
基礎設施跑在 Anlatan 自建的 API 上，訓練與微調後的模型託管在 CoreWeave 提供的機器上。付款透過 Chargebee 處理，支援管道為電子郵件 support@novelai.net，另有企業聯絡信箱 contact@anlatan.ai。公開狀態頁維護在 status.novelai.net。
共有三個月度訂閱方案加一次性免費試用。訂閱在付款後滿 30 天準時續訂。
**Paper（免費試用）**需要電子郵件驗證帳號，提供 30 次最高 1024x1024 的圖像生成、50 次文字生成與 100 次語音合成。試用期間建立的設定與故事在訂閱後保留。這是試用而非免費方案——額度不會按月重置。
**Tablet——每月 10 美元。**訂閱期內無限的文字與語音合成生成，外加每月 1,000 點用於圖像生成的訂閱 Anlas。
**Scroll——每月 15 美元。**包含 Tablet 的一切，並提供更大的敘事脈絡，Anlas 同為每月 1,000 點。
**Opus——每月 25 美元。**最大的脈絡（28,672 個 token）、對 Xialong 以及舊實驗模型 Krake 與 Llama 3 Erato 的獨佔存取、每月 10,000 點訂閱 Anlas，以及滿足四項條件時的免 Anlas 圖像生成：一次一張、不用底圖、至少 Normal 尺寸、步數不超過 28。
三個方案的訂閱者加購按量 Anlas 均享 20% 折扣。對不想要月訂閱的使用者，另有按量付費（Pay As You Go）選項。
關於 Anlas 有兩個機制值得注意。第一，訂閱 Anlas 池是補足式而非累加式：每月補到你所在方案的額度，且僅在餘額低於該額度時才補，因此沒用完的 Anlas 永遠不會疊加。第二，也是較新的一條，V5 發布後 Anlatan 宣布，自發布起 31 天後，任何未使用的訂閱 Anlas 將在訂閱結束的那一刻歸零——若提前取消，則在訂閱原定到期日歸零。公司同時說明，先前在處理退款時也從來無法回復上個月的 Anlas。
退款方面條款很直接：訂閱制服務不提供退款，除非公司明確批准。取消會停止後續扣款，存取權保留至已付費週期結束。另需注意，一旦取消就無法再購買額外的 Anlas。
Midjourney 提供更寬的風格跨度以及更強的照片級與繪畫質感輸出，但在文字生成側完全空白，對角色特徵的標籤級精細控制也弱得多。當動漫只是你需要的多種風格之一時，它是比較好的選擇。
本機執行的 Stable Diffusion，透過 ComfyUI 或 Automatic1111 這類介面，提供完全的控制權、硬體成本之後的零單圖費用，以及龐大的社群動漫檢查點與 LoRA 生態。代價是一張夠用的顯示卡、可觀的搭建工作量與持續維護。NovelAI 自己的圖像模型在 V4 世代轉向原創訓練之前，正是從 Stable Diffusion 衍生而來，因此這條血緣在此處格外相關。
Sudowrite 等專注小說的寫作助手在寫作這一半上以更結構化的故事開發工具競爭——大綱、角色工作坊、修訂流程——但不生成圖像，且通常依賴第三方前沿模型而非專門訓練的敘事微調模型。
ChatGPT、Claude 等通用助手在分析、資料查證與結構性回饋上會碾壓 NovelAI 的模型，偶爾使用時也便宜得多。它們對題材的限制更嚴，不提供可比的長篇小說微調，圖像能力也並非動漫專精。
AI Dungeon 是專就互動小說而言最接近的對照，且擁有 NovelAI 所沒有的原生行動應用程式。NovelAI 通常在文筆品質與脈絡長度上佔優，並包含 AI Dungeon 無法匹敵的圖像生成。
誠實的總結是：NovelAI 贏在「動漫調校的圖像控制 + 長脈絡敘事微調 + 私有生成 + 單一固定訂閱」這個特定組合上。如果你只需要其中一半，專項替代品多半服務得更好，而且往往更便宜。
這是最重要的近期變化，而且它在 V5 上線的隔天就來了。Anlatan 宣布 Opus 訂閱者現在會在 NovelAI Diffusion V5 上遇到用量上限，而所有其他圖像模型與全部文字模型仍維持無限生成。官方給出的原因是 V5 架構規模達到 V4.5 的 2.5 倍所帶來的算力限制，再疊加公司所描述的「少數使用者持續佔用極不成比例的算力份額」。
該上限以持續回充的額度形式運作：每一次在常規解析度、28 步以內的 V5 生成都會從中扣除，而無論你是否在生成，它都在按小時按分鐘回充。從完全耗盡到充滿約需一週，公司稱容量的設定足以讓絕大多數 Opus 使用者永遠不會耗盡。若真的用完，你可以改用訂閱 Anlas 或付費 Anlas 繼續。解析度與步數都會影響消耗，且降解析度比降步數更省。
使用者應當誠實地權衡這一點：Opus 先前給人的理解是「滿足四個簡單條件即無限生成」，而在最新模型上它現在是一份計量額度。公司選擇了這條路而非全面漲價或人為增加生成延遲，也做了直接揭露，但這對頂規方案所買到的東西而言是實質性變更。
NovelAI 的圖像模型建立在來源存在公開爭議的動漫圖像之上。日本科技媒體 GIGAZINE 於 2022 年 10 月報導稱，其訓練所用資料集包含大量來自插畫站 Danbooru 的圖片，同時給出對 NovelAI 改造 Stable Diffusion 的技術分析——改進 CLIP 以更好利用標籤式提示詞、以隨機裁切取代中心裁切、把提示詞長度上限擴充至三倍。
Danbooru 自身的立場表述毫不含糊：「Danbooru 與 NovelAI 或任何其他 AI 生成器均無關聯，我們不支持也不認可他們的做法」，並補充說自己不是 AI 站點，不會把使用者上傳的作品用於 AI 訓練。該站進一步指出，從 Danbooru 刪除作品並不能把作品從已訓練完成的模型中移除，並建議繪師直接聯絡 NovelAI。英文維基百科的 NovelAI 條目記載該服務曾因所產出的圖像引發大量爭議，而 Pixiv 的回應是實施 AI 標註要求，同時拒絕完全禁止 AI 輔助作品。
任何打算商用的人都應把這段歷史納入考量。它是懸而未決而非已成定論，而平台自身的條款把責任推給了你。
FAQ 講得很坦白：NovelAI 不主張你所創作內容的所有權，但「AI 有可能生成被視為受版權保護的內容」，如果你打算公開傳播或商業化，「確保其不侵犯任何受版權保護的素材是你自己的責任」。條款進一步確認你保留內容的全部權利與所有權，而 Anlatan 免除對服務之外使用行為的責任。這裡沒有部分面向企業的圖像廠商如今提供的那種侵權賠償承諾。
工作階段制生成意味著瀏覽器重新整理或離開圖像頁會永久清空你的歷史佇列。沒有伺服器端還原，因為根本不存在伺服器端副本。就故事而言，內容以你的密碼與電子郵件衍生的金鑰加密，條款明確寫著密碼遺失即內容無法還原。訂閱結束後有 45 天的匯出視窗，之後 Anlatan 保留刪除已存內容的權利。
潛在使用者應當了解該平台的實際姿態，而不是自行推斷一個。服務條款要求使用者年滿 18 歲並具備在美國訂立契約的能力，但除電子郵件確認外未描述任何核驗機制。不當使用條款列舉了被禁止的行為——轉售、共用帳號、繞過存取限制、機器人濫用、替代持照職業、規避博弈等受監管業務——但對所生成的題材沒有任何限制。Undesired Content 預設是畫質過濾器而非安全過濾器，且可被徹底關閉。文件自己在推薦 Curated 模型時的說法——適合任何想「額外確保不會意外生成敏感圖像」的人——已經暗示了 Full 模型能產出什麼。
唯一明確的內容禁令適用於選擇性公開藝廊 NovelAI Explore，那裡的上傳需經人工審核，規範禁止 NSFW 內容、版權／角色／繪師標籤與廣告。該禁令管的是公開分享，不是私有生成。Anlatan 自己的 FAQ 把該服務描述為提供「前所未有的使用者自由度」以及「想像力的無限遊樂場」。機構使用者、教育工作者，以及任何要在共享或受監管環境中部署它的人，都應據此做好規劃。
在撰寫本文時，官方圖像模型文件仍把 V4.5 標為「目前」，而官網與官方部落格均已宣布 V5。另外，FAQ 頁面寫的文字脈絡上限是最低方案 3,072 個 token、最高方案 8,192 個 token，而訂閱文件與模型頁面描述的 Opus 脈絡是 28,672 個 token。這些是現行官方來源之間的相互矛盾，而不是單一頁面過期，使用者在脈絡大小問題上應以訂閱與模型頁面為準。
不存在面向第三方整合的公開 API 文件。平台聲明目前不打算讓使用者建立自己的圖像模組。沒有協作、共享工作區或管理功能——它是一個單人創作工具。而 T5 分詞器的限制意味著在 V4 與 V4.5 上，包括日文在內的非拉丁字元在提示詞內不被可靠支援。
不存在有份量的可查證獨立評價體系。從 G2 與 Product Hunt 取得評分的嘗試均被攔截，Toolify 導航站條目顯示使用者評價數為零。市面上流傳著大量「NovelAI 2026 評測」類文章，但搜尋結果中浮現的那些出自競爭性圖像生成平台與聯盟行銷站點，其中數篇對目前模型世代存在事實錯誤。本文一條都沒有引用，讀者也應相應地打折看待。來自 Toolify 的第三方流量推算把該站點估在月造訪約 420 萬、平均造訪時長超過十分鐘——這是推算值而非官方揭露數字，不過其停留深度與「用於長時間工作階段的工具」這個輪廓是吻合的。
有免費試用，但沒有免費方案。完成電子郵件驗證的帳號可獲得 30 次最高 1024x1024 的圖像生成、50 次文字生成與 100 次語音合成，全部是不按月重置的一次性額度。試用期間建立的設定與故事在訂閱後保留。繼續使用需要每月 10 美元起的付費方案，或選擇按量付費選項。
NovelAI 不主張你內容的所有權，條款聲明你保留全部權利。但 FAQ 明確指出 AI 可能產出被視為受版權保護的素材，公開或商用前審查產出是你的責任。平台免除對服務之外使用行為的責任，也不提供侵權賠償。考量到訓練資料來源存在已被記載的爭議，商用使用者應自行形成風險判斷。
Anlas 是圖像生成消耗的額度貨幣。Tablet 與 Scroll 每月含 1,000 點，Opus 含 10,000 點，每月僅在餘額低於本方案額度時補足到該額度——它們不會累加。Opus 使用者可在一次一張、不用底圖、Normal 尺寸以上、步數不超過 28 的前提下不消耗 Anlas 生成。三個方案均享加購 Anlas 八折。自 V5 發布起，未使用的訂閱 Anlas 會在訂閱結束時歸零。
依官方 FAQ 的說法是的。圖像生成是工作階段制的，不儲存在 NovelAI 伺服器上，請求、上傳、編輯與生成也都不被記錄，處理過程中請求是加密的。實際後果是你必須下載任何想保留的東西——重新整理或離開圖像生成頁會清空歷史佇列且無法還原。
橫跨 V5、V4.5 與 V4 三個世代共有六個可選模型，各有 Full 與 Curated 版本。Curated 訓練在較小、較乾淨、較聚焦的集合上，是推薦的通用選擇，也是直播場合下較安全的那一個。Full 使用較寬、篩選較少的資料集，是 Curated 做不出某個具體概念時的退路。V5 最新也最強，但它是唯一受 Opus 用量上限約束的模型。
沒有官方原生應用程式。NovelAI 可在任何現代行動瀏覽器中執行，並可從站點安裝為漸進式網頁應用程式。App Store 上有數個名稱高度近似的條目，但發行方是無關的第三方開發者，與 Anlatan 沒有關聯。
目前的旗艦 Xialong 在網站上提供 28,672 個 token，另加 8,192 個 token 的滾動視窗，因此編輯器中的可用脈絡會隨故事成長在 28,672 至 36,864 個 token 之間移動。脈絡大小與方案掛鉤，Opus 獲得最大值。請注意 FAQ 頁面仍引用著舊的、小得多的數字，與訂閱及模型文件相矛盾；後者才反映目前的模型。
依服務條款，使用者須年滿 18 歲，而條款除電子郵件確認外未描述任何核驗方式；由於產品從未在應用程式商店上架，也就不存在任何經平台審核的年齡分級。不當使用條款涵蓋轉售、共用帳號等行為，但對所生成的題材未設限制。介面中不存在 NSFW 開關；Undesired Content 預設過濾的是畫質而非內容，並且可以徹底關閉。唯一明確的內容規則——禁止 NSFW——適用於選擇性公開藝廊 Explore 的投稿（須經人工審核），它描述的不是模型在私有生成時會產出什麼。
條款聲明訂閱制服務不提供退款，除非公司明確批准。取消會阻止後續扣款，存取權保留至已付費週期結束。另注意取消後無法再購買額外 Anlas，且未使用的訂閱 Anlas 現在會在訂閱結束時歸零。
V5 於 2026 年 8 月 21 日以 Curated 與 Full 兩個版本上線，帶來更敏銳的自然語言理解、擴充的多語言提示、支援最多 22 個角色的重做定位系統、更高保真度、真正的 alpha 透明通道輸出，以及用於放大的全新 Max 增強檔位。它同時帶來了 Opus 方案的首個用量上限，僅作用於 V5，原因是該模型架構規模是 V4.5 的 2.5 倍。
