return name

    async def get_model_c() -> ModelC:
        return ModelC(username="test-user", password="test-password")

    @app.get("/model/{name}", response_model=ModelA)
    async def get_model_a(name: str, model_c=Depends(get_model_c)):
        return {"name": name, "description": "model-a-desc", "foo": model_c}

    client = TestClient(app)
    return client


@needs_pydanticv2

    return client


@needs_pydanticv1
def test_filter_sub_model(client: TestClient):
    response = client.get("/model/modelA")
    assert response.status_code == 200, response.text
    assert response.json() == {
        "name": "modelA",
        "description": "model-a-desc",
        "model_b": {"username": "test-user"},
    }


@needs_pydanticv1
def test_validator_is_cloned(client: TestClient):

        return name


async def get_model_c() -> ModelC:
    return ModelC(username="test-user", password="test-password")


@app.get("/model/{name}", response_model=ModelA)
async def get_model_a(name: str, model_c=Depends(get_model_c)):

        },
        "baz": "simple_include_dict model2 baz",
    }


@app.get(
    "/simple_exclude",
    response_model=Model2,
    response_model_exclude={"ref": {"bar"}},
)
def simple_exclude():
    return Model2(
        ref=Model1(foo="simple_exclude model foo", bar="simple_exclude model bar"),
        baz="simple_exclude model2 baz",
    )


@app.get(
    "/simple_exclude_dict",

# Modelos de Parâmetros do Cabeçalho

Se você possui um grupo de **parâmetros de cabeçalho** relacionados, você pode criar um **modelo do Pydantic** para declará-los.

Isso vai lhe permitir **reusar o modelo** em **múltiplos lugares** e também declarar validações e metadadados para todos os parâmetros de uma vez. 😎

/// note | Nota

Isso é possível desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

///

## Parâmetros do Cabeçalho com um Modelo Pydantic

## See it in the docs

When you see the automatic docs, you can check that the input model and output model will both have their own JSON Schema:

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

And both models will be used for the interactive API documentation:

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

## Other Return Type Annotations

# Extra Models

Continuing with the previous example, it will be common to have more than one related model.

This is especially the case for user models, because:

* The **input model** needs to be able to have a password.
* The **output model** should not have a password.
* The **database model** would probably need to have a hashed password.

/// danger

Never store user's plaintext passwords. Always store a "secure hash" that you can then verify.

# Modelos de Parâmetros de Consulta

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`. 🤓

///

# Modelos Adicionais

Continuando com o exemplo anterior, será comum ter mais de um modelo relacionado.

Isso é especialmente o caso para modelos de usuários, porque:

* O **modelo de entrada** precisa ser capaz de ter uma senha.
* O **modelo de saída** não deve ter uma senha.
* O **modelo de banco de dados** provavelmente precisaria ter uma senha criptografada.

/// danger

# Extramodelle

Fahren wir beim letzten Beispiel fort. Es gibt normalerweise mehrere zusammengehörende Modelle.

Insbesondere Benutzermodelle, denn:

* Das **hereinkommende Modell** sollte ein Passwort haben können.
* Das **herausgehende Modell** sollte kein Passwort haben.