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

## Decláralo como un parámetro { #declare-it-as-a-parameter }

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 { #results }

{* ../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001_py310.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_py310.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_py310.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.

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` { #use-the-settings }

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

{* ../../docs_src/settings/tutorial001_py310.py hl[18:20] *}

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.

Si declaras un [Response Model](../tutorial/response-model.md) FastAPI lo usará para serializar los datos a JSON, usando Pydantic.

Si no declaras un response model, FastAPI usará el `jsonable_encoder` explicado en [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md) y lo pondrá en un `JSONResponse`.

# Parámetros de Query { #query-parameters }

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_py310.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
```

Por defecto FastAPI devuelve responses JSON.

Si declaras un [Response Model](../tutorial/response-model.md) FastAPI lo usará para serializar los datos a JSON, usando Pydantic.

Si no declaras un response model, FastAPI usará el `jsonable_encoder` explicado en [Codificador Compatible con JSON](../tutorial/encoder.md) y lo pondrá en un `JSONResponse`.

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`. 🤓

///