```Python hl_lines="1  9  12"
{!../../../docs_src/response_change_status_code/tutorial001.py!}
```

Y luego puedes retornar cualquier objeto que necesites, como normalmente lo harías (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 retornaste.

pkg debug/elf, const R_PPC64_PLTGOT16_HI = 54
pkg debug/elf, const R_PPC64_PLTGOT16_HI R_PPC64
pkg debug/elf, const R_PPC64_PLTGOT16_LO = 53
pkg debug/elf, const R_PPC64_PLTGOT16_LO R_PPC64
pkg debug/elf, const R_PPC64_PLTGOT_LO_DS = 66
pkg debug/elf, const R_PPC64_PLTGOT_LO_DS R_PPC64
pkg debug/elf, const R_PPC64_REL16DX_HA = 246
pkg debug/elf, const R_PPC64_REL16DX_HA R_PPC64
pkg debug/elf, const R_PPC64_REL24_NOTOC = 116

## Devolviendo una `Response` personalizada

El ejemplo anterior muestra las partes que necesitas, pero no es muy útil todavía, dado que podrías simplemente devolver el `item` directamente, y **FastAPI** lo pondría en una `JSONResponse` por ti, convirtiéndolo en un `dict`, etc. Todo esto por defecto.

Ahora, veamos cómo puedes usarlo para devolver una respuesta personalizada.

    Pero recuerda que cuando importas `Query`, `Path`, `Cookie`  y otros de `fastapi`, en realidad son funciones que devuelven clases especiales.

!!! info
    Para declarar cookies, necesitas usar `Cookie`, porque de lo contrario los parámetros serían interpretados como parámetros de query.

## Resumen

Por exemplo, nós podemos definir um modelo `Image`:

```Python hl_lines="9-11"
{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004.py!}
```

### Use o sub-modelo como um tipo

E então podemos usa-lo como o tipo de um atributo:

```Python hl_lines="20"
{!../../../docs_src/body_nested_models/tutorial004.py!}
```

Isso significa que o **FastAPI** vai esperar um corpo similar à:

```JSON
{

{!../../../docs_src/body/tutorial001.py!}
```

Assim como quando declaramos parâmetros de consulta, quando um atributo do modelo possui um valor padrão, ele se torna opcional. Caso contrário, se torna obrigatório. Use `None` para torná-lo opcional.

Por exemplo, o modelo acima declara um JSON "`object`" (ou `dict` no Python) como esse:

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "description": "Uma descrição opcional",
    "price": 45.2,
    "tax": 3.5

* `datetime.timedelta`:
    * O `datetime.timedelta` do Python.
    * Em requisições e respostas será representado como um `float` de segundos totais.
    * O Pydantic também permite representá-lo como uma "codificação ISO 8601 diferença de tempo", <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/serialization/" class="external-link" target="_blank">cheque a documentação para mais informações</a>.
* `frozenset`:

kl: kalaallisut
km: ខេមរភាសា
kn: ಕನ್ನಡ
ko: 한국어
kr: Kanuri
ks: कश्मीरी
ku: Kurdî
kv: коми кыв
kw: Kernewek
ky: Кыргызча
la: latine
lb: Lëtzebuergesch
lg: Luganda
li: Limburgs
ln: Lingála
lo: ພາສາ
lt: lietuvių kalba
lu: Tshiluba
lv: latviešu valoda
mg: fiteny malagasy
mh: Kajin M̧ajeļ
mi: te reo Māori
mk: македонски јазик
ml: മലയാളം
mn: Монгол хэл
mr: मराठी
ms: Bahasa Malaysia

# Codificador Compatível com JSON

Existem alguns casos em que você pode precisar converter um tipo de dados (como um modelo Pydantic) para algo compatível com JSON (como um `dict`, `list`, etc).

Por exemplo, se você precisar armazená-lo em um banco de dados.

Para isso, **FastAPI** fornece uma função `jsonable_encoder()`.

## Usando a função `jsonable_encoder`

		register[obj.Rconv(i)] = int16(i)
	}
	for i := mips.REG_FCR0; i <= mips.REG_FCR31; i++ {
		register[obj.Rconv(i)] = int16(i)
	}
	register["HI"] = mips.REG_HI
	register["LO"] = mips.REG_LO
	// Pseudo-registers.
	register["SB"] = RSB
	register["FP"] = RFP
	register["PC"] = RPC
	// Avoid unintentionally clobbering g using R30.
	delete(register, "R30")
	register["g"] = mips.REG_R30