Stripe PHP SDK v17.3.0版本发布:支付功能与终端交互能力升级
Stripe PHP SDK简介
Stripe PHP SDK是Stripe官方提供的PHP语言开发工具包,它封装了Stripe支付API的复杂细节,让PHP开发者能够轻松集成Stripe的各种支付功能。该SDK遵循语义化版本控制,定期更新以支持Stripe API的最新特性。
核心更新内容
1. 发票支付功能增强
新版本在Invoice资源中新增了attach_payment方法,这为开发者提供了更灵活的发票支付处理方式。同时,新增的invoice_payment.paid事件类型让开发者能够更精确地追踪发票支付状态变化。
CreditNote资源现在支持post_payment_amount和pre_payment_amount属性,并新增了mixed类型枚举值,这些改进增强了信用票据的处理能力,特别是在处理部分支付和混合类型票据时更为便捷。
2. 终端设备交互能力扩展
Terminal.Reader资源新增了collect_inputs方法,以及对应的测试辅助方法succeed_input_collection和timeout_input_collection。这些方法极大地丰富了终端设备与用户的交互能力,特别是在需要收集用户输入的场景下。
新增的simulated_stripe_s700设备类型枚举值表明SDK现在支持模拟Stripe S700终端设备,这对开发和测试环节非常有价值。
3. 韩国本地支付方式支持
在PaymentMethodConfiguration中新增了对韩国主流支付方式的支持,包括:
- Kakao Pay
- Naver Pay
- Payco
- Samsung Pay
- 韩国本地信用卡(kr_card)
这一更新使得面向韩国市场的应用能够更便捷地集成这些本地流行的支付方式。
4. 订阅管理优化
Subscription和SubscriptionItem现在支持billing_thresholds属性,这为订阅账单提供了更精细的控制能力,开发者可以基于使用量设置账单触发阈值。
5. 财务计算增强
Tax.CalculationLineItem现在支持metadata属性,这使得开发者能够在财务计算行项目上附加自定义元数据,便于后续跟踪和分析。
错误处理改进
新增了forwarding_api_upstream_error错误代码,该代码会在多个资源(如Invoice、PaymentIntent等)的last_error相关字段中出现。这一改进使得开发者能够更准确地识别和处理API转发过程中出现的上游服务错误。
开发者建议
对于正在使用Stripe PHP SDK的开发者,建议尽快评估升级到v17.3.0版本,特别是:
- 需要支持韩国支付市场的应用
- 使用Stripe Terminal进行线下支付的场景
- 需要更精细控制订阅账单的项目
- 依赖发票和信用票据功能的企业应用
升级时应注意API版本已更新为2025-05-28.basil,确保后端服务兼容此版本。对于生产环境,建议先在测试环境充分验证新功能后再进行部署。
这些更新显著提升了Stripe PHP SDK的功能覆盖范围和易用性,使开发者能够构建更强大、更灵活的支付解决方案。
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