如此，你就能同時擁有兩種好處：具備工具支援的型別註解，以及資料過濾。

## 在文件中查看 { #see-it-in-the-docs }

在自動文件中，你可以看到輸入模型與輸出模型各自都有自己的 JSON Schema：

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

而且兩個模型都會用在互動式 API 文件中：

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

## 其他回傳型別註解 { #other-return-type-annotations }

有時你回傳的東西不是有效的 Pydantic 欄位，你仍會在函式上加上註解，只為了獲得工具（編輯器、mypy 等）提供的支援。

その動作と、必要に応じての変更方法を見ていきます。

## 入出力のPydanticモデル { #pydantic-models-for-input-and-output }

次のようにデフォルト値を持つ Pydantic モデルがあるとします。

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:7] hl[7] *}

### 入力用モデル { #model-for-input }

このモデルを次のように入力として使うと:

{* ../../docs_src/separate_openapi_schemas/tutorial001_py310.py ln[1:15] hl[14] *}

        }

        return false;
    }

    /**
     * Checks if a model version is eligible for inference optimizations.
     * Models 4.0.0+ are eligible (4.0.0 has limited inference, 4.1.0+ has full inference).
     *
     * @param modelVersion the model version to check
     * @return true if eligible for inference
     */

# Module mockwebserver

# Module okhttp-sse

}
```

Elbette JSON’u formatlamaktan çok daha iyi şekillerde bundan faydalanabilirsiniz. 😉

### `orjson` mı Response Model mi { #orjson-or-response-model }

Aradığınız şey performans ise, büyük olasılıkla bir `orjson` response’tan ziyade bir [Response Model](../tutorial/response-model.md) kullanmak daha iyi olacaktır.

  },
  {
    "name": "kotlin-dsl-tooling-model-impls",
    "path": "platforms/core-configuration/kotlin-dsl-tooling-model-impls",
    "unitTests": false,
    "functionalTests": false,
    "crossVersionTests": false
  },
  {
    "name": "kotlin-dsl-tooling-models",
    "path": "platforms/core-configuration/kotlin-dsl-tooling-models",
    "unitTests": false,
    "functionalTests": false,

    *   `Model.fit_generator`, `Model.evaluate_generator`,
        `Model.predict_generator`, `Model.train_on_batch`,
        `Model.test_on_batch`, and `Model.predict_on_batch` methods now respect
        the `run_eagerly` property, and will correctly run using `tf.function`
        by default. Note that `Model.fit_generator`, `Model.evaluate_generator`,

import org.apache.maven.api.feature.Features;
import org.apache.maven.api.model.Dependency;
import org.apache.maven.api.model.DistributionManagement;
import org.apache.maven.api.model.Model;
import org.apache.maven.api.model.ModelBase;
import org.apache.maven.api.model.Parent;
import org.apache.maven.api.model.Profile;
import org.apache.maven.api.model.Repository;
import org.apache.maven.api.model.Scm;
import org.apache.maven.api.services.MavenException;

**FastAPI** prendra ce modèle, générera son schéma JSON et l'inclura au bon endroit dans OpenAPI.

Par exemple, pour déclarer une autre réponse avec un code HTTP `404` et un modèle Pydantic `Message`, vous pouvez écrire :

{* ../../docs_src/additional_responses/tutorial001_py310.py hl[18,22] *}

/// note | Remarque

Gardez à l'esprit que vous devez renvoyer directement `JSONResponse`.

///

/// info