```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```

## Decláralo como un parámetro

Para añadirlo a tu *path operation*, decláralo de la misma manera que declaraste parámetros de path y query:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}

...y declara su tipo como el modelo que creaste, `Item`.

## Resultados

{* ../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001.py hl[1,9,12] *}

Y luego puedes devolver cualquier objeto que necesites, como lo harías normalmente (un `dict`, un modelo de base de datos, etc.).

Y si declaraste un `response_model`, todavía se utilizará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

{* ../../docs_src/response_cookies/tutorial002.py hl[1, 8:9] *}

Y entonces puedes devolver cualquier objeto que necesites, como normalmente lo harías (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

Y si declaraste un `response_model`, todavía se utilizará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

{* ../../docs_src/response_headers/tutorial002.py hl[1, 7:8] *}

Y luego puedes devolver cualquier objeto que necesites, como harías normalmente (un `dict`, un modelo de base de datos, etc).

Y si declaraste un `response_model`, aún se usará para filtrar y convertir el objeto que devolviste.

Si añadiste la anotación del tipo de retorno, las herramientas y editores se quejarían con un error (correcto) diciéndote que tu función está devolviendo un tipo (por ejemplo, un dict) que es diferente de lo que declaraste (por ejemplo, un modelo de Pydantic).

En esos casos, puedes usar el parámetro del decorador de path operation `response_model` en lugar del tipo de retorno.

Luego convertirá y validará los datos. Así que, cuando uses ese objeto `settings`, tendrás datos de los tipos que declaraste (por ejemplo, `items_per_user` será un `int`).

### Usar el `settings`

Luego puedes usar el nuevo objeto `settings` en tu aplicación:

{* ../../docs_src/settings/tutorial001.py hl[18:20] *}

Por ejemplo, ampliando el modelo anterior, podrías decidir que deseas tener otra clave `importance` en el mismo cuerpo, además de `item` y `user`.

Si lo declaras tal cual, debido a que es un valor singular, **FastAPI** asumirá que es un parámetro de query.

Pero puedes instruir a **FastAPI** para que lo trate como otra clave del cuerpo usando `Body`:

# Parámetros de Query

Cuando declaras otros parámetros de función que no son parte de los parámetros de path, son automáticamente interpretados como parámetros de "query".

{* ../../docs_src/query_params/tutorial001.py hl[9] *}

La query es el conjunto de pares clave-valor que van después del `?` en una URL, separados por caracteres `&`.

Por ejemplo, en la URL:

```
http://127.0.0.1:8000/items/?skip=0&limit=10
```

Se você possui um grupo de **parâmetros de consultas** que são relacionados, você pode criar um **modelo Pydantic** para declará-los.

Isso permitiria que você **reutilizasse o modelo** em **diversos lugares**, e também declarasse validações e metadados de todos os parâmetros de uma única vez. 😎

/// note | Nota

Isso é suportado desde o FastAPI versão `0.115.0`. 🤓

///

## Parâmetros de Consulta com um Modelo Pydantic

//// tab | Python 3.8 sin `Annotated`

/// tip | Consejo

Prefiere usar la versión `Annotated` si es posible.

///

```Python
commons: CommonQueryParams = Depends()
```

////

Declaras la dependencia como el tipo del parámetro, y usas `Depends()` sin ningún parámetro, en lugar de tener que escribir la clase completa *otra vez* dentro de `Depends(CommonQueryParams)`.

El mismo ejemplo se vería entonces así: