Utilizando esse mesmo truque, você pode utilizar um modelo Pydantic para definir o esquema JSON que é então incluído na seção do esquema personalizado do OpenAPI na *operação de rota*.

E você pode fazer isso até mesmo quando os dados da requisição não seguem o formato JSON.

Empecemos con una aplicación simple de FastAPI:

{* ../../docs_src/generate_clients/tutorial001_py39.py hl[7:9,12:13,16:17,21] *}

Nota que las *path operations* definen los modelos que usan para el payload de la petición y el payload del response, usando los modelos `Item` y `ResponseMessage`.

### Documentación de la API

## Importe `Field`

Primeiro, você tem que importá-lo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001.py hl[4] *}

/// warning | Aviso

Note que `Field` é importado diretamente do `pydantic`, não do `fastapi` como todo o resto (`Query`, `Path`, `Body`, etc).

///

## Declare atributos do modelo

///

### `examples` de Pydantic y FastAPI

Cuando añades `examples` dentro de un modelo de Pydantic, usando `schema_extra` o `Field(examples=["algo"])`, ese ejemplo se añade al **JSON Schema** para ese modelo de Pydantic.

Y ese **JSON Schema** del modelo de Pydantic se incluye en el **OpenAPI** de tu API, y luego se usa en la interfaz de documentación.

///

## Declarar atributos del modelo

Después puedes utilizar `Field` con los atributos del modelo:

{* ../../docs_src/body_fields/tutorial001_an_py310.py hl[11:14] *}

`Field` funciona de la misma manera que `Query`, `Path` y `Body`, tiene todos los mismos parámetros, etc.

/// note | Detalles técnicos

Importa `BaseSettings` de Pydantic y crea una sub-clase, muy similar a un modelo de Pydantic.

De la misma forma que con los modelos de Pydantic, declaras atributos de clase con anotaciones de tipos, y posiblemente, valores por defecto.

Puedes usar todas las mismas funcionalidades de validación y herramientas que usas para los modelos de Pydantic, como diferentes tipos de datos y validaciones adicionales con `Field()`.

/// tip | Dica

A própria `JSONResponse` é uma subclasse de `Response`.

///

E quando você retorna uma `Response`, o **FastAPI** vai repassá-la diretamente.

Ele não vai fazer conversões de dados com modelos do Pydantic, não irá converter a tipagem de nenhum conteúdo, etc.

Isso te dá bastante flexibilidade. Você pode retornar qualquer tipo de dado, sobrescrever qualquer declaração e validação nos dados, etc.

# Devolver una Response Directamente

Cuando creas una *path operation* en **FastAPI**, normalmente puedes devolver cualquier dato desde ella: un `dict`, una `list`, un modelo de Pydantic, un modelo de base de datos, etc.

Por defecto, **FastAPI** convertiría automáticamente ese valor de retorno a JSON usando el `jsonable_encoder` explicado en [JSON Compatible Encoder](../tutorial/encoder.md){.internal-link target=_blank}.

Importe a classe `BaseSettings` do Pydantic e crie uma nova subclasse, de forma parecida com um modelo do Pydantic.

Os atributos da classe são declarados com anotações de tipo, e possíveis valores padrão, da mesma maneira que os modelos do Pydantic.

Você pode utilizar todas as ferramentas e funcionalidades de validação que são utilizadas nos modelos do Pydantic, como tipos de dados diferentes e validações adicionei com `Field()`.

* Documentación automática de modelos de datos con <a href="https://json-schema.org/" class="external-link" target="_blank"><strong>JSON Schema</strong></a> (ya que OpenAPI en sí mismo está basado en JSON Schema).