Então, o frontend (que roda no navegador) tentaria acessar `/openapi.json` e não conseguiria obter o OpenAPI schema.

Como temos um proxy com um prefixo de path de `/api/v1` para nossa aplicação, o frontend precisa buscar o OpenAPI schema em `/api/v1/openapi.json`.

```mermaid
graph LR

* Automatische Dokumentation der Datenmodelle mit <a href="https://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank"><strong>JSON Schema</strong></a> (da OpenAPI selbst auf JSON Schema basiert).
* Um diese Standards herum entworfen, nach sorgfältigem Studium. Statt einer nachträglichen Schicht darüber.

                "get": {
                    "responses": {
                        "200": {
                            "description": "Successful Response",
                            "content": {"application/json": {"schema": {}}},
                        }
                    },
                    "summary": "Read Main",
                    "operationId": "read_main__get",
                }
            }
        },

/// info | Información

En la versión 1 de Pydantic el método para obtener el JSON Schema para un modelo se llamaba `Item.schema()`, en la versión 2 de Pydantic, el método se llama `Item.model_json_schema()`.

///

Sin embargo, aunque no estamos usando la funcionalidad integrada por defecto, aún estamos usando un modelo Pydantic para generar manualmente el JSON Schema para los datos que queremos recibir en YAML.

////

/// info | Informação

Na versão 1 do Pydantic, o método para obter o JSON Schema de um modelo é `Item.schema()`, na versão 2 do Pydantic, o método é `Item.model_json_schema()`.

///

Entretanto, mesmo que não utilizemos a funcionalidade integrada por padrão, ainda estamos usando um modelo Pydantic para gerar um JSON Schema manualmente para os dados que queremos receber no formato YAML.

                    "responses": {
                        "200": {
                            "description": "Successful Response",
                            "content": {"application/json": {"schema": {}}},
                        }
                    },
                }
            },
            "/items/": {
                "get": {
                    "tags": ["items"],

package tests

import (
	"gorm.io/gorm"
	"gorm.io/gorm/callbacks"
	"gorm.io/gorm/clause"
	"gorm.io/gorm/logger"
	"gorm.io/gorm/schema"
)

type DummyDialector struct {
	TranslatedErr error
}

func (DummyDialector) Name() string {
	return "dummy"
}

func (DummyDialector) Initialize(db *gorm.DB) error {
	callbacks.RegisterDefaultCallbacks(db, &callbacks.Config{

### Сгенерируйте схему OpenAPI { #generate-the-openapi-schema }

Затем используйте ту же вспомогательную функцию для генерации схемы OpenAPI внутри функции `custom_openapi()`:

{* ../../docs_src/extending_openapi/tutorial001_py39.py hl[2,15:21] *}

### Измените схему OpenAPI { #modify-the-openapi-schema }

Теперь можно добавить расширение ReDoc, добавив кастомный `x-logo` в «объект» `info` в схеме OpenAPI:

                "get": {
                    "responses": {
                        "200": {
                            "description": "Successful Response",
                            "content": {"application/json": {"schema": {}}},
                        }
                    },
                    "summary": "Read Items",
                    "operationId": "read_items_items__get",
                }
            }
        },

                    "responses": {
                        "200": {
                            "description": "Successful Response",
                            "content": {"text/plain": {"schema": {"type": "string"}}},
                        }
                    },
                }
            }
        },