Sendmux Token Efficient Usage
高效利用Sendmux API，降低Token消耗
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Sendmux Token Efficient Usage。 它的用途是：高效利用Sendmux API，降低Token消耗 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/sendmux-token-efficient-usage-x-2/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'使用Sendmux的批量查询和ETag缓存，获取100个用户的最新信息，要求Token消耗最小化'，它会自动生成一段Node.js代码，先通过ETag检查缓存，再对未变更的数据跳过请求，最后用batch聚合剩余请求，并输出Token消耗对比结果。
介绍
Sendmux API 调用中 Token 消耗过高是开发者常遇到的痛点，尤其是高频场景下成本会快速累积。这个 Skill 系统性地解决了这一问题，它提供了多种经过验证的 Token 优化技术，包括使用 snippets（片段）、counts（计数）、batches（批量请求）、deltas（增量更新）、cursors（游标分页）、ETags（缓存标记）和 idempotency（幂等性），帮助你在 MCP、CLI、SDK 和 HTTP 各种调用方式中都能选择最低 Token 开销的方案。
使用方式非常直接：你可以通过 MCP 服务器集成到智能体工作流中，也可以在终端直接使用 CLI 命令，或者通过 SDK 和 HTTP 接口在代码中调用。Skill 内置了每个技术的代码示例和 Token 消耗对比，只需根据你的场景选择对应方法即可自动生成低消耗的调用代码。例如，使用 ETag 缓存响应可以避免重复获取未变更的数据，使用 batch 一次性聚合多个请求能大幅减少 Token 开销。
这个 Skill 主要适合频繁调用 Sendmux API 的后端开发者、全栈开发者和智能体开发者。如果你正在构建基于 Sendmux 的聊天机器人、数据管道或自动化工具，且对 API 调用成本敏感，这个 Skill 能帮你直接降低 30%-70% 的 Token 消耗。此外，运维工程师和成本控制人员也可以用它来审计和优化现有服务的 API 使用效率。
使用建议：根据你的业务场景灵活组合不同技术。例如，对于实时性要求高的场景，单独使用 ETag 或 cursor 即可；对于批量数据处理场景，优先使用 batch 和 delta。注意，部分技术（如幂等性）会增加请求复杂性，需评估代码维护成本。建议先用小流量测试对比不同方案的 Token 节省效果，再全量推广。
核心特点
这个 Skill 专门针对 Sendmux API 的 Token 优化，提供了具体可落地的七种技术（snippets/counts/batches/deltas/cursors/ETags/idempotency）的代码示例与 Token 消耗对比，而非通用的 API 优化建议。
注意事项
仅适用于 Sendmux API，不适用于其他 AI 服务或通用 API 调用的 Token 优化。
常见问题
如何减少Sendmux API的Token消耗？
推荐使用批量请求（batch）、增量更新（delta）、ETag缓存等技巧，具体代码示例可在Skill中查看。
这个Skill支持哪些调用方式？
支持MCP、CLI、SDK（如Node.js/Python）和HTTP四种方式，覆盖大部分开发场景。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/sendmux-token-efficient-usage-x-2/raw/index.md 读取 Sendmux Token Efficient Usage 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/sendmux-token-efficient-usage-x-2/raw/index.md（查看排版版本）