bug: gpt-5.4-mini and gpt-5.4-nano have no price for reasoning tokens, so cost is under-reported

问题场景

用户在 Langfuse Cloud 中通过 langfuse.langchain.CallbackHandler（Python SDK v4）调用 gpt-5.4-mini 或 gpt-5.4-nano 模型，当模型返回推理 token（completion_tokens_details.reasoning_tokens > 0）时，Langfuse 记录的成本中没有计入推理 token 的费用，导致记录成本低于 OpenAI 实际可计费金额。在 10 条连续 trace 中，报告成本为 $0.048790，实际可计费金额为 $0.059595，差额约为 18%，差距恰好等于推理 token 费用（2401 tokens × 4.5e-06 = $0.010805）。

报错原文

bug: gpt-5.4-mini and gpt-5.4-nano have no price for reasoning tokens, so cost is under-reported

usageDetails: {"input": 1932, "output": 26, "output_reasoning": 45, "input_cache_read": 0, "total": 2003}
costDetails:  {"input": 0.001449, "output": 0.000117, "input_cache_read": 0, "total": 0.001566}

原因分析

可能原因：Langfuse 的托管模型价格配置文件 default-model-prices.json 中，gpt-5.4-mini 和 gpt-5.4-nano（及其 2026-03-17 日期后缀版本）只配置了 input、input_cached_tokens、input_cache_read 和 output 键，缺失 output_reasoning_tokens 和 output_reasoning 两个推理 token 价格键。而同一系列的 gpt-5.4 基础条目配置了这两个键，价格为输出费率 15e-06。Langfuse 按 usage key 精确匹配价格，由于 output 不包含任何 output_* 值，推理 token 被乘以空值，导致费用被漏记。

环境排查

• 确认 Langfuse 环境类型：Cloud 或自托管（self-hosted）。本 Issue 在 Langfuse Cloud 上复现。
• 确认 Python 包版本：langfuse 4.14.4、langchain-core 1.5.6、langchain-openai 1.5.2、langgraph 1.2.11。
• 确认 Langfuse 模型价格配置来源：检查是否使用了 default-model-prices.json 中的托管价格，或项目级自定义模型定义。
• 确认 OpenAI 模型调用是否返回 completion_tokens_details.reasoning_tokens > 0。

解决步骤

1. 先通过项目级模型定义作为临时替代方案：在 Langfuse 项目中手动为 gpt-5.4-mini 和 gpt-5.4-nano 添加 output_reasoning_tokens 和 output_reasoning 键，值分别设为 4.5e-06 和 1.25e-06（对应各自的现有输出费率）。该方案已验证可让报告成本与实际可计费金额一致。
2. 若使用自托管 Langfuse，可编辑 worker/src/constants/default-model-prices.json，为以下四个条目补充两个推理键：
• gpt-5.4-mini：output_reasoning_tokens = 4.5e-6，output_reasoning = 4.5e-6
• gpt-5.4-mini-2026-03-17：同上
• gpt-5.4-nano：output_reasoning_tokens = 1.25e-6，output_reasoning = 1.25e-6
• gpt-5.4-nano-2026-03-17：同上
3. 若使用 Langfuse Cloud，可优先尝试在项目级模型中补充价格，并关注官方更新，等待该 bug 在托管配置中修复。

验证方法

修复后，调用 gpt-5.4-mini 或 gpt-5.4-nano 并确保响应的 completion_tokens_details.reasoning_tokens > 0，然后检查 Langfuse 生成的 generation 的 costDetails 中是否出现 output_reasoning 行，且其值等于 reasoning_tokens × 输出费率。对比记录成本与 OpenAI 实际可计费金额，确认差距已消除。

参考来源

langfuse/langfuse #16425

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