这两年，AI 小说创作工具越来越多，从“写一段故事”到“辅助长篇连载”，功能看起来都很完整。但真正用下来会发现一个问题：
功能 ≠ 效果，能演示 ≠ 能落地。

这篇文章不讨论营销数据，也不讨论模型参数，主要从实际使用和工程视角，对几种常见 AI 小说创作接入方案做一次能力层面的梳理，看看哪些能力在真实创作中是真的有用的。

一、AI 小说创作，真正需要哪些能力？

在实际项目或工具中，小说创作往往并不只是“一次生成”，而是一个反复迭代的过程，核心能力通常包括：

• 长文本连续生成能力
• 剧情一致性与角色记忆
• 章节级结构控制
• 多轮修改与重写
• 稳定性（连续调用是否可用）

如果只看 Demo，大多数平台都能“写出一段故事”；
但当你尝试写十章、二十章，甚至长期连载，差异才会真正体现出来。

二、不同接入方案的能力表现与使用感受

1. 直接使用模型官方能力

直接对接模型原生接口，通常在单次生成质量上表现最好，适合：

• 灵感生成
• 短篇或片段式写作
• 风格尝试

但在长文本场景下，开发者往往需要自行处理：

• 上下文裁剪
• 角色与设定维护
• 多轮生成失败后的兜底

这类方式更像“能力底座”，而不是完整解决方案。

2. 多模型聚合类方案（如 OpenRouter）

OpenRouter 的特点在于模型覆盖面非常广，在小说创作中常见的使用方式包括：

• 不同风格模型切换
• 针对不同章节使用不同模型
• 快速对比同一段文本在多模型下的表现

在创意探索阶段，这种方式非常方便。
但在偏“长期写作”的场景中，开发者仍需要自行解决：

• 统一调用结构
• 长文本状态管理
• 稳定性与限流问题

更适合创作探索，而不是完整写作系统。

3. 国产模型聚合与算力平台（如 硅基流动）

硅基流动这类平台在算力和模型资源调度方面表现比较突出，常见优势体现在：

• 国产模型接入成本
• 本地化部署与合规支持
• 对大规模调用更友好

在小说创作场景中，更适合用于：

• 批量生成
• 企业或工作室级使用
• 对稳定性有明确要求的系统

但在“创作体验层”，仍需要开发者自己做不少上层封装。

三、一个容易被忽略的问题：功能齐全 ≠ 创作顺畅

在实际使用中，我遇到过一个很典型的情况：

• 功能列表看起来非常完整
• 但一旦进入多章节、多轮修改
• 系统复杂度迅速上升

# 多轮生成时，状态管理往往比生成本身更复杂context={"characters":character_profiles,"plot":current_plot,"history":previous_chapters}result=generate_next_chapter(context)

很多“小说创作能力”的瓶颈，其实并不在模型本身，而在如何把这些能力长期、稳定地组织起来。

四、哪些能力在小说创作中是真的“能落地”的？

结合实际体验，有几项能力尤为关键：

1. 长文本稳定输出：不是一次写得好，而是反复写不崩
2. 一致性维护能力：角色、世界观不能频繁漂移
3. 多轮修改友好度：重写、润色不能推翻全部内容
4. 工程可控性：当需求变化时，不需要重构系统

这些能力，往往比“单次生成质量”更重要。

五、最终的实践选择与原因

在对比多种方案之后，我逐渐意识到一个事实：
小说创作做到后面，拼的不是模型数量，而是工程层面的可持续性。

在后续实践中，我选择将小说创作所需的 AI 能力统一接入到
poloai.help
由其负责底层能力的整合和调度，而业务层只关注写作流程本身。

这种方式并没有让“创作能力变魔法”，但在长期使用中，
明显降低了维护成本，也让连续创作变得更可控。

结语

AI 小说创作已经不再是“能不能写”的问题，而是能不能长期、稳定地写下去。
在这一阶段，真正值得关注的，往往不是功能列表，而是哪些能力在真实创作中能够持续发挥作用。

这也是我做这次测评和对比的初衷。