React Native Firebase 身份验证中的计费错误解决方案
问题背景
在使用 React Native Firebase 进行手机号码身份验证时,开发者可能会遇到一个常见错误:"[auth/billing-not] an internal error has occurred. [billing_not_enabled]"。这个错误表明 Firebase 项目尚未启用计费功能,而手机身份验证服务需要此功能才能正常工作。
错误原因分析
Firebase 的某些服务,特别是手机号码身份验证(Phone Authentication),是基于云服务构建的。为了使用这些服务,Google 要求开发者必须:
- 在 Firebase 项目中启用计费功能
- 关联有效的支付方式
- 设置消费限额
这是 Google 防止滥用和确保服务可持续性的标准做法。手机验证服务涉及验证码功能,这会产生实际成本,因此需要计费账户支持。
解决方案步骤
要解决这个问题,开发者需要按照以下步骤操作:
-
登录 Firebase 控制台:使用您的 Google 账户访问 Firebase 控制台
-
选择项目:在控制台中选择出现问题的 Firebase 项目
-
导航到计费设置:
- 点击左侧菜单中的"设置"(齿轮图标)
- 选择"项目设置"
- 点击"计费"选项卡
-
设置计费账户:
- 点击"设置计费账户"按钮
- 按照提示添加有效的支付方式(信用卡等)
- 设置适当的预算提醒
-
启用必要API:
- 确保 Identity Toolkit API 已启用
- 检查 Cloud Functions API 的状态
-
验证配置:
- 等待几分钟让更改生效
- 重新测试手机验证功能
注意事项
-
免费配额:即使启用了计费,Firebase 仍然提供一定量的免费验证服务。超出免费配额后才会产生费用。
-
测试环境:在开发阶段,可以使用测试手机号码(Firebase 提供的特定格式号码)来避免实际发送验证码,从而不产生费用。
-
地区限制:某些国家/地区可能有特定的验证限制,请检查 Firebase 文档了解您所在地区的具体规定。
-
安全考虑:确保您的应用实现了适当的速率限制,防止恶意用户滥用您的验证服务导致高额费用。
最佳实践建议
-
监控使用情况:定期检查 Firebase 控制台中的使用量统计,设置预算提醒。
-
实现备用验证方式:考虑提供电子邮件或其他验证方式作为备选,减少对手机验证的依赖。
-
代码优化:在客户端实现适当的重试逻辑,优雅地处理各种错误情况,包括计费相关错误。
-
文档参考:虽然本文不提供直接链接,但建议开发者查阅 Firebase 官方文档中关于身份验证和计费的部分,获取最新信息。
通过以上步骤和注意事项,开发者应该能够顺利解决 React Native Firebase 身份验证中的计费错误问题,并确保应用的认证功能正常工作。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00