Você pode usar **anotações de tipo** da mesma forma que usaria para dados de entrada em **parâmetros** de função, você pode usar modelos Pydantic, listas, dicionários, valores escalares como inteiros, booleanos, etc.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}

O FastAPI usará este tipo de retorno para:

* **Validar** os dados retornados.

Puedes utilizar **anotaciones de tipos** de la misma manera que lo harías para datos de entrada en **parámetros** de función, puedes utilizar modelos de Pydantic, listas, diccionarios, valores escalares como enteros, booleanos, etc.

{* ../../docs_src/response_model/tutorial001_01_py310.py hl[16,21] *}

FastAPI usará este tipo de retorno para:

* **Validar** los datos devueltos.

    *   `steps_per_epoch` and `steps` arguments are supported with numpy arrays.
    *   New error message when unexpected keys are used in
        sample_weight/class_weight dictionaries
    *   Losses are scaled in Keras compile/fit and not in the optimizers
        anymore. If you are using custom training loop, we have new utilities to
        help scale losses `tf.nn.compute_average_loss`,