"price": 50.2,
    "tax": 10.5,
    "tags": []
}
```

O FastAPI é inteligente o suficiente (na verdade, o Pydantic é inteligente o suficiente) para perceber que, embora `description`, `tax` e `tags` tenham os mesmos valores que os padrões, eles foram definidos explícita e diretamente (em vez de retirados dos padrões).

Portanto, eles serão incluídos na resposta JSON.

/// tip | Dica

Por eso en este ejemplo tenemos que declararlo en el parámetro `response_model`.

...pero sigue leyendo abajo para ver cómo superar eso.

## Tipo de Retorno y Filtrado de Datos { #return-type-and-data-filtering }

La idea es que la comunidad de **FastAPI** sea amable y acogedora. Al mismo tiempo, no aceptes acoso o comportamiento irrespetuoso hacia los demás. Tenemos que cuidarnos unos a otros.

---

Aquí te explico cómo ayudar a otros con preguntas (en discusiones o issues):

### Entiende la pregunta { #understand-the-question }

Entonces, el frontend (que se ejecuta en el navegador) trataría de alcanzar `/openapi.json` y no podría obtener el esquema de OpenAPI.

Porque tenemos un proxy con un prefijo de path de `/api/v1` para nuestra aplicación, el frontend necesita obtener el esquema de OpenAPI en `/api/v1/openapi.json`.

```mermaid
graph LR

browser("Navegador")

Y genera esquemas OpenAPI.

Así es como funciona en Flask, Starlette, Responder, etc.

Pero luego, tenemos otra vez el problema de tener una micro-sintaxis, dentro de un string de Python (un gran YAML).

Nesse caso, seria melhor obter **um servidor extra** e executar alguns processos nele para que todos tenham **RAM e tempo de CPU suficientes**.