Vamos corrigir essas coisas adicionando alguns **modelos extras**. Aqui é onde o SQLModel vai brilhar. ✨

### Criar Múltiplos Modelos

No **SQLModel**, qualquer classe de modelo que tenha `table=True` é um **modelo de tabela**.

E qualquer classe de modelo que não tenha `table=True` é um **modelo de dados**, esses são na verdade apenas modelos Pydantic (com alguns recursos extras pequenos). 🤓

## Veja na documentação

Quando você vê a documentação automática, pode verificar se o modelo de entrada e o modelo de saída terão seus próprios esquemas JSON:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

E ambos os modelos serão usados ​​para a documentação interativa da API:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Outras anotações de tipo de retorno

## Verlo en la documentación

Cuando veas la documentación automática, puedes verificar que el modelo de entrada y el modelo de salida tendrán cada uno su propio JSON Schema:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

Y ambos modelos se utilizarán para la documentación interactiva de la API:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Otras Anotaciones de Tipos de Retorno

Arreglaremos estas cosas añadiendo unos **modelos extra**. Aquí es donde SQLModel brillará. ✨

### Crear Múltiples Modelos

En **SQLModel**, cualquier clase de modelo que tenga `table=True` es un **modelo de tabla**.

Y cualquier clase de modelo que no tenga `table=True` es un **modelo de datos**, estos son en realidad solo modelos de Pydantic (con un par de características extra pequeñas). 🤓

Essas informações estão disponíveis no **OpenAPI schema** do app e são mostradas na documentação da API (pelo Swagger UI).

E essas mesmas informações dos modelos que estão incluídas no OpenAPI são o que pode ser usado para **gerar o código do cliente**.

### Gerar um Cliente TypeScript

Agora que temos o app com os modelos, podemos gerar o código do cliente para o frontend.

Empecemos con una aplicación simple de FastAPI:

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py39.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}

Nota que las *path operations* definen los modelos que usan para el payload de la petición y el payload del response, usando los modelos `Item` y `ResponseMessage`.

### Documentación de la API

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### `examples` de Pydantic y FastAPI

Cuando añades `examples` dentro de un modelo de Pydantic, usando `schema_extra` o `Field(examples=["algo"])`, ese ejemplo se añade al **JSON Schema** para ese modelo de Pydantic.

Y ese **JSON Schema** del modelo de Pydantic se incluye en el **OpenAPI** de tu API, y luego se usa en la interfaz de documentación.

* Documentación automática de modelos de datos con <a href="https://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank"><strong>JSON Schema</strong></a> (ya que OpenAPI en sí mismo está basado en JSON Schema).

Importe a classe `BaseSettings` do Pydantic e crie uma nova subclasse, de forma parecida com um modelo do Pydantic.

Os atributos da classe são declarados com anotações de tipo, e possíveis valores padrão, da mesma maneira que os modelos do Pydantic.

Você pode utilizar todas as ferramentas e funcionalidades de validação que são utilizadas nos modelos do Pydantic, como tipos de dados diferentes e validações adicionei com `Field()`.

    * ...e outros.

Toda a validação é controlada pelo robusto e bem estabelecido **Pydantic**.

### Segurança e autenticação

Segurança e autenticação integradas. Sem nenhum compromisso com bancos de dados ou modelos de dados.

Todos os esquemas de seguranças definidos no OpenAPI, incluindo:

* HTTP Basic.