/// warning | Advertencia

Cuando devuelves un `Response` directamente, como en el ejemplo anterior, se devuelve directamente.

No se serializará con un modelo, etc.

Asegúrate de que tenga los datos que deseas que tenga y que los valores sean JSON válidos (si estás usando `JSONResponse`).

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/// note | Detalles Técnicos

También podrías usar `from starlette.responses import JSONResponse`.

Pero ahora, al tener `Query(max_length=50)` dentro de `Annotated`, le estamos diciendo a FastAPI que queremos que tenga **validación adicional** para este valor, queremos que tenga un máximo de 50 caracteres. 😎

/// tip | Consejo

Pero si has especificado una clase de response personalizada con `None` como su media type, FastAPI usará `application/json` para cualquier response adicional que tenga un modelo asociado.

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## Combinando información

También puedes combinar información de response de múltiples lugares, incluyendo los parámetros `response_model`, `status_code`, y `responses`.

Si llamas manualmente a `app.openapi()`, deberías actualizar los `operationId`s antes de eso.

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/// warning | Advertencia

Si haces esto, tienes que asegurarte de que cada una de tus *funciones de path operation* tenga un nombre único.

Incluso si están en diferentes módulos (archivos de Python).

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## Excluir de OpenAPI

Pero aún necesitas usar `Path` para el parámetro de path `item_id`. Y no quieres usar `Annotated` por alguna razón.

Python se quejará si pones un valor con un "default" antes de un valor que no tenga un "default".

Pero puedes reordenarlos y poner el valor sin un default (el parámetro de query `q`) primero.

Luego la computadora / programa 🤖 volverá cada vez que tenga una oportunidad porque está esperando nuevamente, o siempre que 🤖 haya terminado todo el trabajo que tenía en ese punto. Y 🤖 comprobará si alguna de las tareas que estaba esperando ya se han completado, haciendo lo que tenía que hacer.

Después, 🤖 toma la primera tarea que termine (digamos, nuestro "archivo-lento" 📝) y continúa con lo que tenía que hacer con ella.

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Otro caso útil es cuando deseas tener claves de otro tipo (por ejemplo, `int`).

Eso es lo que vamos a ver aquí.

En este caso, aceptarías cualquier `dict` siempre que tenga claves `int` con valores `float`:

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py39.py hl[7] *}

/// tip | Consejo

Ten en cuenta que JSON solo admite `str` como claves.

...Aunque si la aplicación completa **colapsa inmediatamente**, probablemente no tenga sentido seguir reiniciándola eternamente. Pero en esos casos, probablemente lo notarás durante el desarrollo, o al menos justo después de la implementación.

Así que enfoquémonos en los casos principales, donde podría colapsar por completo en algunos casos particulares **en el futuro**, y aún así tenga sentido reiniciarla.

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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). 🤓

En este caso tendrás que asegurarte de que cada operation ID sea **único** de alguna otra manera.

Por ejemplo, podrías asegurarte de que cada *path operation* tenga un tag, y luego generar el operation ID basado en el **tag** y el nombre de la *path operation* **name** (el nombre de la función).

### Función Personalizada para Generar ID Único