Langfuse 模型定价数据源与价格键完全指南从官方定价页到 default-model-prices.json【免费下载链接】langfuse Open source AI engineering platform: LLM evals, observability, metrics, prompt management, playground, datasets. Integrates with OpenTelemetry, LangChain, OpenAI SDK, LiteLLM, and more. YC W23项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langfuse本篇指南以 Langfuse 仓库中add-model-price技能的核心参考文档 provider-sources-and-price-keys.md 为骨架系统讲解 Langfuse 默认模型定价default-model-prices.json的官方数据来源、采集字段、单位换算与使用键usage keys规则并结合 default-model-prices.json 与 types.ts 等源码给出可验证的实践依据。读者学完后将能独立完成从官方定价页采集数据 → 按语义桶映射使用键 → 写入定价文件 → 校验与测试的完整链路。一、官方定价来源总览Langfuse 的定价维护有一条铁律任何修改前都必须先从模型提供商的官方定价文档抓取数据绝不凭记忆或第三方聚合站填写。文档中列出的权威来源如下提供商官方定价来源Anthropic Claudehttps://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricingOpenAIhttps://developers.openai.com/api/docs/pricingGoogle GeminiAI Studiohttps://ai.google.dev/pricingGoogle GeminiVertex AIhttps://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing#gemini-modelsAWS Bedrockhttps://aws.amazon.com/bedrock/pricing/Azure OpenAIhttps://azure.microsoft.com/pricing/details/cognitive-services/openai-service/需要采集的六个字段当打开官方页面后需要为每个模型采集以下六类数据对应文档 Capture 清单Base input token price每百万 token 的输入价格如$5 / MTokOutput token price每百万 token 的输出价格如$25 / MTokCache write price支持的写缓存价格如$6.25 / MTokCache read price支持的读缓存价格如$0.50 / MTokLong-context / 条件定价超长上下文阈值与加价倍率全部需要 Langfuse 匹配的模型 ID 变体包括带provider/前缀、AWS 区域前缀、Bedrock 版本后缀、Vertexdate格式等。二、各提供商的已知抓取坑点2026-06 起持续累积官方页面并非总是打开就能读文档逐条记录了自动化抓取通常由 WebFetch 类工具执行中实际遇到的坑与已确立的处置规则这些规则对任何后续维护者都是硬约束。OpenAI403 与 matchPattern 前缀openai.com/api/pricing/常对自动化抓取返回HTTP 403应改用https://developers.openai.com/api/docs/pricing通常放行模型级明细可查https://developers.openai.com/api/docs/models/all。若页面仍失败保持 OpenAI 价格不变并将 403 记为 unresolved finding。在 CI 或受限 harness 环境中失败可能不是网站 403而是工具权限层拦截Claude requested permissions to use WebFetch...处置方式相同。matchPattern 前缀铁律所有 OpenAI 条目必须包含可选前缀(openai\/)?例如(?i)^(openai\/)?(gpt-4o)$。缺失该前缀将无法匹配以openai/前缀上报的模型 ID2026 年 6 月曾发现并修复o4-mini、o4-mini-2025-04-16两个条目缺失。Google Gemini双页面、双列与退役模型AI Studio 与 Vertex 页面价格可能不一致如 Gemini 2.0 FlashAI Studio$0.10/MTokvs Vertex$0.15/MTok。规则AI Studio 专属模型以 AI Studio 页为准Vertex 专属以 Vertex 页为准拿不准时保持文件不变并上报差异。Free/Paid 双列混淆是最大的坑官方定价表每行同时有 Free of charge 与 Paid tier 两列WebFetch 摘要常把两列折叠成一个答案导致同一模型在不同审计轮次出现互相矛盾的结论gemini-3.5-flash-lite的缓存价格曾在 4 轮审计间反复增删。教训必须要求逐字引用整行verbatim quote并明确点名两列。已退役/预览模型gemini-1.5-pro、gemini-1.5-flash、gemini-1.5-flash-8b已不在官方页面gemini-3-pro-preview与gemini-3.1-flash-lite-preview于 2026-09-03 被官方明确标注 (Shut down)。规则无明确官方证据时不得新增或修改其价格自动审计只允许新增/改价两类操作没有删除类目因此这些条目保留原值供历史调用追溯成本。gemini-2.0-flash最后已知价模型已从官方页面消失2026-09-08 确认标注 Shut down保留文件中既有价格为 last known value不更新。缓存读取比例Gemini 系缓存读取统一为基准输入价的10%如 Gemini 2.5 Flash$0.30/MTok输入 →$0.03/MTok缓存读文件中出现偏离该比例的缓存价一律视为可疑。另外 Paid tier 还存在存储价格如$1.00/1M tokens/hour这是按时间计费的持有成本Langfuse 定价 schema 中无对应使用键不要试图表示它。Grounding/Web search 计价Gemini 3.x 系统一为$14 per 1,000 requests即 0.014/query在定价文件中以grounding_queries/web_search_queries键表示而 2.5 系是不同的费率免费 1,500 RPD 后$35/1,0002.5 系条目不得携带 grounding 键——2026-09-02 已用jq验证文件中三个 2.5 系条目确实无此键。Anthropicflat 长上下文与 Fast modeFlat 1M 上下文模型官方 Long context pricing 区列出了以标准价提供完整 1M token 上下文的模型截至 2026-07 包括 Claude Fable 5、Mythos 5、Mythos Preview、Opus 4.8/4.7/4.6、Sonnet 5、Sonnet 4.6。这些模型在定价文件中不得有 Large Context tier。曾发现并移除 Sonnet 4.6 的错误 Large Context tier。Claude Sonnet 4.5 无 Large Context tier官方 context-windows 页确认其硬上限就是 200K不在 1M 列表超窗会返回 400 而非溢价计费因此200K条件永远不可能合法触发相关 tier 已于 2026-08-04 移除。Fast mode只有 Claude Opus 5 与 Opus 4.8 有 Fast mode tier$10/$50per MTokOpus 4.7 请求speed:fast会报错、Opus 4.6 则按标准价计费——两者都没有Fast tier。请求字段是speed: standard | fast与service_tier容量控制不同。特殊缓存倍率Claude Fable 5.1 / Mythos 5.1 的缓存命中价是基准输入的0.025x$0.25/MTok而非其他 Claude 模型的 0.1x官方页脚注明确记载不得套用通用倍率。AWS BedrockClaude 3.5 Sonnet (Public Extended Access) 是真实存在的独立 SKU$6/$30标准价的 2 倍但Langfuse 无法表示定价 schema 只用matchPattern匹配模型 ID 字符串同一 Bedrock 模型 ID 既可能走标准价也可能走 Extended Access 价仅凭 usage 数据无法区分不要为此新增条目否则会与现有条目产生不可解的 matchPattern 冲突。Bedrock 的Amazon Nova家族2024 年 12 月发布是长期存在的覆盖缺口Nova 并非 Anthropic 格式模型若补全需要独立的模型 ID / matchPattern 与 Bedrock 使用键研究。范围外模型specialized-modalityGemini 官网持续出现视频生成gemini-omni-flash、veo-3.1-*、语音/TTS、翻译、音乐、机器人等专用端点以及gpt-5.6-cyber需 Daybreak 计划审批的受限安全模型、antigravity-preview-05-2026agent 产品无标准generateContent按 token 文本定价等。它们都不是具备标准按 token 文本定价的通用对话模型一律跳过不进入定价文件与types.ts。三、价格单位换算MTok → per-token这是最容易出错的一步。default-model-prices.json中的价格是每个 token 的价格而非每百万 token 的价格官方页面价格JSON 中的值$5 / MTok5e-6$25 / MTok25e-6$0.50 / MTok0.5e-6$6.25 / MTok6.25e-6换算公式price_per_token price_per_mtok / 1_000_000验证以gpt-4o为例default-model-prices.json 中 Standard tier 的input: 2.5e-6对应官方$2.50/MTok输入价output: 10e-6对应$10/MTok。四、Provider 使用键Usage Keys让价格真正生效价格写进文件只是第一步只有当 Langfuse 摄入归一化后可能持久化的每一个 usage 键都有对应价格时费用计算才完整。完整的使用键矩阵见 provider-usage-key-matrix.md该文件是 OpenAI、Gemini、Anthropic、Bedrock 使用键别名体系的唯一权威来源禁止从本文档或旧模型条目拷贝不完整的键集合。语义别名三条铁律同一个语义桶的所有别名必须在每个 tier中以相同价格出现一个模型的所有 tier 必须保持同一套键集合缓存、推理、模态、TTL、grounding、tool 等键只有在提供商明确记载该能力与价格时才添加绝不从普通输入或缓存读的存在推断缓存写。OpenAI推理 缓存模板语义桶支持的键输入input缓存读input_cached_tokens、input_cache_read、cache_read_input_tokens显式缓存写input_cache_creation、cache_write_tokens输出output推理output_reasoning_tokens、output_reasoning、reasoning_tokens源码印证gpt-5.6-sol的每个 tier 都完整携带上述 10 个键见 default-model-prices.json 中该条目的 prices 键集合是推理 缓存的完整模板而旧条目gpt-5.5-2026-04-23与最初的gpt-5.3-codex正是因为键不完整而成为教训案例。另外注意 OpenAI 的cache writes 是独立计费维度1.25x 基准输入价目前仅 gpt-5.6 家族三兄弟有该列其他已核对模型gpt-5.5/5.4/o3/o4-mini/gpt-4o 等均为 —。Anthropic / Bedrock Claude提示缓存模板语义桶键输入input、input_tokens输出output、output_tokens缓存写cache_creation_input_tokens、input_cache_creation5 分钟缓存写input_cache_creation_5m1 小时缓存写input_cache_creation_1h缓存读cache_read_input_tokens、input_cache_read、input_cached_tokensTTL 不同的写缓存价格可以不同如 Sonnet 5 为 5m$2.50、1h$4.00不要把 5 分钟与 1 小时键当作等价格别名。成熟模板claude-sonnet-4-6、claude-opus-4-6、claude-opus-4-8含 Anthropic 直连与多区域 Bedrock ID。源码验证claude-opus-5条目 default-model-prices.json 的 Standard tier 恰好包含这 10 个键。Gemini语义桶键输入input、input_text、input_modality_1、prompt_token_count、promptTokenCount输出output、output_text、output_modality_1、candidates_token_count、candidatesTokenCount缓存读若支持input_cached_tokens、cached_content_token_count推理若支持thoughts_token_count、thoughtsTokenCount、output_reasoning_tokens、output_reasoning成熟模板为gemini-3.1-pro-preview推理 缓存 grounding 齐全但官方标注不可用的能力族必须移除。源码验证gemini-2.5-pro条目 default-model-prices.json 的 Standard 与 Large Context 两个 tier 键集合完全一致。其他 Bedrock 模型Bedrock 没有通用的使用键集合——Claude 用 Anthropic 矩阵Nova、Mistral、Llama 等家族需按官方 usage 对象与 Langfuse 归一化推导键契约并说明缓存/推理/模态为何不适用不得无证据套用 Claude 的缓存键或费率。归一化逻辑的权威实现在 OtelIngestionProcessor.ts。五、从采集到落盘完整工作流与校验数据与键都确定后按 workflow-and-validation.md 的步骤落盘对应技能入口 SKILL.md抓官方定价并按上文使用键矩阵对比三方官方 usage 对象 → Langfuse 归一化 → 成熟兄弟条目生成小写 UUIDuuidgen后转小写创建/更新条目以附近模型为模板编辑已有条目时必须刷新updatedAt为当天 ISO-8601 时间戳。以$5输入、$25输出、$6.25缓存写、$0.50缓存读的模型为例Standard tier 的 prices 形如{ input: 5e-6, input_tokens: 5e-6, output: 25e-6, output_tokens: 25e-6, cache_creation_input_tokens: 6.25e-6, input_cache_creation: 6.25e-6, cache_read_input_tokens: 0.5e-6, input_cache_read: 0.5e-6 }更新共享模型类型若模型需要在 playground 或 LLM-as-judge 流程可选则加入 types.ts 的anthropicModels/openAIModels/vertexAIModels/googleAIStudioModels数组之一源码确认这四个数组分别定义于该文件第 316、384、414、441 行gpt-6-astra、claude-opus-5、gemini-3.8-flash、gemini-3.7-flash均已按此规则加入。注意不要把新模型放在数组首位——首项在某些测试/评估路径被用作默认模型校验运行仓库自带验证器node .agents/skills/add-model-price/scripts/validate-pricing-file.mjs # 对比改动前的基线文件校验使用键覆盖 node .agents/skills/add-model-price/scripts/validate-pricing-file.mjs \ --base /path/to/default-model-prices-before.json # 针对具体模型校验使用键 node .agents/skills/add-model-price/scripts/validate-pricing-file.mjs \ --usage-key-model gpt-5.6-sol快速人工抽查可用jq注意 JSON 文件为数组需. []过滤jq .[] | select(.modelName claude-opus-5) worker/src/constants/default-model-prices.json校验规则11 条不变量每个模型有且只有一个isDefault: true的 tier默认 tier 的priority必须为0默认 tier 的conditions必须为[]非默认 tier 的priority 0非默认 tier 至少有一个 condition同一模型内 priority 唯一同一模型内 tier 名称唯一每个 tier 至少包含一个价格所有 tier 暴露相同的使用键集合matchPattern 正则必须合法变更过的 OpenAI、Gemini、Anthropic/Bedrock Claude 条目其每个已表示能力都必须有完整的等价格别名族。matchPattern 测试完成任何 matchPattern 修改前用仓库自带测试器验证接受/拒绝样例node .agents/skills/add-model-price/scripts/test-match-pattern.mjs \ --model gpt-4o --accept gpt-4o openai/gpt-4o --reject gpt-4o-mini node .agents/skills/add-model-price/scripts/test-match-pattern.mjs \ --pattern (?i)^(openai/)?(gpt-4o)$ --accept gpt-4o openai/gpt-4o --reject gpt-4o-minimatchPattern 的通用组件详见 match-patterns.md(?i)忽略大小写、^...$全串匹配避免部分命中、(provider\/)?可选提供商前缀、(eu\.|us\.|apac\.)?可选 AWS 区域前缀、(:0)?可选 Bedrock 版本后缀、date为 Vertex AI 版本格式。综合示例覆盖 API Bedrock Vertex(?i)^(anthropic\/)?(claude-opus-4-6|(eu\.|us\.|apac\.)?anthropic\.claude-opus-4-6-v1(:0)?|claude-opus-4-6)$六、模型条目 Schema 与多 Tier 结构完整条目结构详见 schema-and-tiers.md{ id: uuid-generated-with-uuidgen, modelName: model-name-identifier, matchPattern: (?i)^regex-pattern$, createdAt: ISO-8601-timestamp, updatedAt: ISO-8601-timestamp, tokenizerConfig: null, tokenizerId: claude|openai|null, pricingTiers: [ { id: model-uuid_tier_default, name: Standard, isDefault: true, priority: 0, conditions: [], prices: { input: 0.000005, output: 0.000025 } } ] }必填字段id全局唯一小写 ID、modelName、matchPattern、createdAt、updatedAt、pricingTiers至少一个 tier可选字段tokenizerId通常claude、openai或null、tokenizerConfig。多 tier 用于按上下文窗口或用量分档定价。条件 tier 示例200K长上下文{ id: uuid-for-tier, name: Large Context (200K), isDefault: false, priority: 1, conditions: [ { usageDetailPattern: (input|prompt|cached), operator: gt, value: 200000, caseSensitive: false } ], prices: {} }条件支持的操作符gt、gte、lt、lte、eq、neq。除了用量条件tier 条件还可以基于请求参数source: model_parameters典型如 Fast mode / Flex 档gpt-5.6-sol的六个 tier 即由service_tier in [fast,priority]Fast mode、service_tier in [flex]Flex与usageDetailPattern的272K阈值组合而成claude-opus-5的 Fast mode tier 则用speed in [fast]判别均已在 default-model-prices.json 中验证。注意默认 tier ID 必须带_tier_default后缀{model-id}_tier_default并保持isDefault: true、priority: 0、conditions: []。七、高频踩坑清单综合 workflow-and-validation.md 的 Common Mistakes 与本文档的 quirks 记录最常犯的错误包括凭猜测填价格而不是用官方文档直接用 MTok 值而非 per-token 值漏除 1,000,000忘记_tier_default后缀忘记转义正则元字符如.写成\.忘记刷新updatedAt机械拷贝旧条目的部分键集合未对照当前官方 usage 字段与 Langfuse 摄入别名OtelIngestionProcessor.ts混淆 Gemini Free/Paid 双列、混淆 OpenAI Standard 表与 Fine-tuning 表如davinci-002/babbage-002曾被误填为微调费率2026-08-07 修正为$2/$2与$0.40/$0.40基准费率把模型家族的兄弟模型视为同步调价GPT-5.6 三兄弟曾各自独立降价必须逐一核对每个模型自己的页面聚合表抓取与真实价格变动难以区分时务必用第二个定向逐字引用抓取 模型专属页面交叉验证并核对文档化公式大上下文倍率、缓存写倍率是否仍与数字吻合。八、审计记忆与持续维护定价维护不是一次性工作。官方页面随时间演化add-model-price技能配套的 model-audit-memory.md 与 automated-audit.md 分别记录了历次审计的逐模型上下文与 CI 安全的编辑边界如自动审计只授权新增/改价不授权删除受限/专用端点一律跳过。典型待办示例gemini-3.6-flash、gemini-3.7-flash、gemini-3.8-flash三兄弟的促销价到 2026-12-31 截止需在 2027-01-01 当天或之后统一回调至$1.50/$7.50/$0.15及$0.075缓存读。维护者应把此类带明确日期的变更记录进审计记忆避免遗漏。总结一份正确的 Langfuse 默认模型价格条目 官方定价源抓取含双列/多表格辨析 六个采集字段 MTok→per-token 换算 语义桶→使用键别名完整映射 合规 matchPattern 通过 11 条校验不变量。将本文档与 SKILL.md 下其余参考文档schema-and-tiers.md、provider-usage-key-matrix.md、match-patterns.md、workflow-and-validation.md配合使用即可在 default-model-prices.json 与 types.ts 之间完成安全、可复现的定价维护。【免费下载链接】langfuse Open source AI engineering platform: LLM evals, observability, metrics, prompt management, playground, datasets. Integrates with OpenTelemetry, LangChain, OpenAI SDK, LiteLLM, and more. YC W23项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langfuse创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考