Stripe Java SDK v28.3.0-beta.2 新特性解析
Stripe Java SDK 是 Stripe 支付平台为 Java 开发者提供的官方客户端库,它封装了 Stripe API 的所有功能,使开发者能够轻松地在 Java 应用中集成支付功能。本次发布的 v28.3.0-beta.2 版本带来了多项重要更新,主要集中在支付方式扩展、账户管理和会话组件等方面。
核心更新内容
1. Pay by Bank 支付支持
本次更新最显著的特点是全面支持了"Pay by Bank"支付方式。这是一种直接银行转账支付方式,在欧洲市场尤为流行。开发者现在可以在以下场景中使用这一支付方式:
- 支付意图(PaymentIntent)的创建、确认和更新
- 设置意图(SetupIntent)的操作
- 支付方法(PaymentMethod)的创建和管理
- 结账会话(Checkout Session)的配置
- 支付链接(Payment Link)的设置
SDK 在多个相关对象和参数中都新增了对应的支持,包括支付方法详情、支付选项等数据结构。这种支付方式的加入为开发者提供了更多支付场景的选择,特别是在银行转账普及的地区。
2. 账户管理增强
在账户管理方面,本次更新主要增强了企业账户的相关功能:
- 新增了公司董事声明(directorship_declaration)支持,完善了企业账户的合规性要求
- 增加了最终受益人所有权证明(proof_of_ultimate_beneficial_ownership)文档支持
- 扩展了账户能力(capabilities)中的支付方式支持
这些更新使得企业账户的管理更加全面,特别是在满足监管合规要求方面提供了更多工具。
3. 账户会话组件扩展
账户会话(AccountSession)功能得到了显著增强,新增了多个组件支持:
- 财务账户交易(financial_account_transactions)管理
- 财务账户(financial_account)操作
- 发卡(issuing_card)相关功能
- 财务阈值监控(financial_threshold_monitoring)
这些扩展使得开发者能够通过账户会话管理更多类型的财务操作,提高了SDK的适用范围。
4. 其他重要更新
- 结账会话(Checkout.Session)新增了折扣(discounts)支持,为促销活动提供了更好的支持
- 终端配置(Terminal.Configuration)增加了日元(JPY)的小费配置支持
- Webhook端点新增了2025-01-27.acacia版本的API支持
- 新增了对南苏丹(SD)作为配送地址国家的支持
技术实现建议
对于计划升级到这一版本的开发者,建议重点关注以下方面:
-
Pay by Bank集成:如果目标市场有银行转账支付需求,可以利用新加入的支付方式支持。需要注意各地区的银行转账实现可能有所不同。
-
企业账户合规:新增的董事声明和受益人所有权证明支持对于企业账户尤为重要,特别是在严格监管的市场。
-
会话管理:扩展的账户会话组件为复杂的财务操作提供了更多可能性,可以评估这些新功能是否能满足业务需求。
-
测试策略:由于这是beta版本,建议在测试环境中充分验证新功能,特别是支付流程的变化可能影响现有业务逻辑。
总结
Stripe Java SDK v28.3.0-beta.2 通过新增Pay by Bank支付方式支持、增强账户管理功能和扩展会话组件,为开发者提供了更丰富的支付集成选项。这些更新不仅扩展了SDK的功能范围,也为满足不同地区的支付需求和合规要求提供了更多工具。开发者在评估升级时,应根据自身业务需求重点关注相关功能的实现细节。
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