Hacktoberfest 2026: as issues que os mantenedores marcaram para outubro, abertas e boas para iniciantes. Ver issues do Hacktoberfest

LiteLLM integration does not report cached, reasoning, or cache-write token usage

Aberta
#5,455 4 comentários 0 reações 1 responsável Ver no GitHub

@alexander-alderman-webb já está trabalhando nisso.

Desde 23/2/2026.

Avaliação

Esta issue ainda não foi avaliada.

Descrição

Bug Python Spans
How do you use Sentry?

Sentry Saas (sentry.io)

Version

2.52.0

Steps to Reproduce
  1. Initialize Sentry with the LiteLLM integration and tracing enabled
  2. Make a completion call through LiteLLM to a provider that supports prompt caching (e.g., OpenAI, Anthropic, etc.)
  3. Inspect the resulting span data in Sentry's AI Agents dashboard
Expected Result

The span should include all available token usage detail attributes, just like the OpenAI and Anthropic integrations do:

  • gen_ai.usage.input_tokens (total input tokens)
  • gen_ai.usage.input_tokens.cached (cached input tokens, subset of total)
  • gen_ai.usage.input_tokens.cache_write (cache write tokens, if available)
  • gen_ai.usage.output_tokens (total output tokens)
  • gen_ai.usage.output_tokens.reasoning (reasoning tokens, subset of total)
  • gen_ai.usage.total_tokens

This data is necessary for Sentry to correctly calculate model costs using the formula documented here:

input cost = (input_tokens - cached_tokens) x input_rate + cached_tokens x cached_rate

Without cached/reasoning token breakdown, all tokens are charged at the full standard rate, producing inaccurate cost estimates.

Actual Result

The LiteLLM integration's _success_callback only extracts three basic fields:

record_token_usage(
    span,
    input_tokens=getattr(usage, "prompt_tokens", None),
    output_tokens=getattr(usage, "completion_tokens", None),
    total_tokens=getattr(usage, "total_tokens", None),
)

The input_tokens_cached, input_tokens_cache_write, and output_tokens_reasoning parameters of record_token_usage() are never passed. Therefore, cost calculations in the AI Agents dashboard overestimate costs for cached-heavy workloads (all input tokens billed at the full rate) and misattribute output vs. reasoning token costs.

Linguagem predominante
Python
Estrelas
2.2k
Forks
672
Merge médio
22h 54min
PRs com merge (30d)
235

Guia de contribuição

Abrir o guia de contribuição

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

Mais de getsentry/sentry-python

Todas as issues de getsentry/sentry-python

Issues semelhantes

Mais issues de Python

Receba novas issues na sua caixa de entrada

Um resumo curto de issues do GitHub para quem está começando.