Stripe PHP SDK v17.2.0版本更新解析
Stripe PHP SDK是Stripe官方提供的PHP语言开发工具包,它让开发者能够方便地在PHP应用中集成Stripe支付功能。作为Stripe API的PHP封装,这个SDK简化了与Stripe服务的交互过程,使开发者能够专注于业务逻辑而不是底层API调用细节。
核心API版本升级
本次发布的v17.2.0版本将默认API版本更新至2025-04-30.basil。API版本控制是Stripe的重要特性,它确保了开发者能够明确知道他们使用的是哪个版本的API功能集。这种版本锁定机制对于生产环境的稳定性至关重要,因为Stripe可能会在不破坏向后兼容性的情况下对API进行改进。
新增功能与改进
1. 错误代码扩展
新版本增加了tax_id_prohibited错误代码,该代码会出现在多种场景的错误信息中:
- 发票(Invoice)的最后完成错误
- 支付意向(PaymentIntent)的最后支付错误
- 设置尝试(SetupAttempt)的设置错误
- 设置意向(SetupIntent)的最后设置错误
- 通用Stripe错误
这个新增的错误代码表明系统拒绝了提供的识别ID,可能是因为该ID无效或不被接受。对于处理国际支付的开发者来说,这个明确的错误代码有助于更好地处理相关异常情况。
2. 支付体验增强
在Checkout.Session中新增了wallet_options支持,这允许开发者更灵活地配置电子支付选项,如Apple Pay或Google Pay。通过这个选项,开发者可以定制支付的行为和显示方式,提供更符合应用场景的支付体验。
3. 事件上下文信息
Event对象现在支持context字段,这为事件提供了更多上下文信息。对于需要详细审计日志或复杂事件处理逻辑的应用来说,这个新增字段可以提供更丰富的事件背景信息,帮助开发者更好地理解事件发生的原因和场景。
4. 全球识别ID支持扩展
新版本扩展了对全球各地识别号的支持,新增了多个国家和地区的ID类型:
- 阿塞拜疆(AZ)的TIN
- 孟加拉国(BD)的BIN
- 布基纳法索(BF)的IFU
- 贝宁(BJ)的IFU
- 喀麦隆(CM)的NIU
- 佛得角(CV)的NIF
- 埃塞俄比亚(ET)的TIN
- 吉尔吉斯斯坦(KG)的TIN
- 老挝(LA)的TIN
这些新增支持使得Stripe能够更好地服务于这些地区的企业和开发者,满足当地合规要求。
5. 支付方式扩展
Affirm支付方式现在可以用于发票(Invoice)和订阅(Subscription)的支付设置中。Affirm是一种流行的"先买后付"服务,这个新增支持让开发者能够为他们的客户提供更多灵活的支付选择。
6. 支付方法配置增强
PaymentMethodConfiguration现在支持PIX支付方式。PIX是巴西流行的即时支付系统,这个新增支持将帮助开发者更好地服务巴西市场。
7. 退款状态细化
Refund对象新增了pending_reason字段,这为处理中的退款提供了更详细的状态信息。开发者现在可以更清楚地了解为什么退款处于待处理状态,从而能够为用户提供更准确的反馈。
技术改进
1. 测试环境扩展
项目现在将PHP 8.3和8.4纳入持续集成(CI)测试环境,确保SDK与最新PHP版本的兼容性。对于计划升级PHP版本的开发者来说,这意味着他们可以放心地在这些新版本上使用Stripe PHP SDK。
2. 开发工具优化
项目改进了PHP代码格式化工具的并行运行性能,这将加速开发流程,特别是对于大型代码库的贡献者来说,能够更快地验证代码格式是否符合规范。
类型系统改进
新版本将Tax.CalculationLineItem.reference的类型从可空字符串(nullable(string))改为必填字符串(string)。这个变更反映了API的实际行为,有助于开发者在编译时捕获潜在的类型错误,提高代码质量。
总结
Stripe PHP SDK v17.2.0版本带来了多项重要更新,特别是在全球合规、支付方式支持和错误处理方面。这些改进不仅扩展了SDK的功能范围,也提升了开发体验和代码质量。对于正在使用或考虑使用Stripe服务的PHP开发者来说,升级到这个版本将能够利用最新的Stripe功能,同时确保应用的稳定性和合规性。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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