Isso vai lhe permitir **reusar o modelo** em **múltiplos lugares** e também declarar validações e metadados para todos os parâmetros de uma vez. 😎

/// note | Nota

Isso é possível desde a versão `0.115.0` do FastAPI. 🤓

///

## Parâmetros do Cabeçalho com um Modelo Pydantic { #header-parameters-with-a-pydantic-model }

{"item_id":"foo"}
```

## Parámetros de path con tipos { #path-parameters-with-types }

Puedes declarar el tipo de un parámetro de path en la función, usando anotaciones de tipos estándar de Python:

{* ../../docs_src/path_params/tutorial002_py310.py hl[7] *}

En este caso, `item_id` se declara como un `int`.

/// check | Revisa

Esto te dará soporte del editor dentro de tu función, con chequeo de errores, autocompletado, etc.

///

Primeiro, é claro, você pode misturar `Path`, `Query` e declarações de parâmetro no corpo da requisição livremente e o **FastAPI** saberá o que fazer.

E você também pode declarar parâmetros de corpo como opcionais, definindo o valor padrão com `None`:

{* ../../docs_src/body_multiple_params/tutorial001_an_py310.py hl[18:20] *}

/// note | Nota

///

/// tip | Astuce

Pour déclarer des fichiers dans le corps de la requête, vous devez utiliser `File`, sinon les paramètres seraient interprétés comme des paramètres de requête ou des paramètres de corps (JSON).

///

Les fichiers seront téléversés en « données de formulaire ».

Si cada ítem JSON que quieres enviar de vuelta es de tipo `Item` (un modelo de Pydantic) y es una función async, puedes declarar el tipo de retorno como `AsyncIterable[Item]`:

{* ../../docs_src/stream_json_lines/tutorial001_py310.py ln[1:24] hl[9:11,22] *}

Si declaras el tipo de retorno, FastAPI lo usará para **validar** los datos, **documentarlos** en OpenAPI, **filtrarlos** y **serializarlos** usando Pydantic.

            "input": "plumbus"
        }
    ]
}
```

## Resumo { #summary }

Você pode utilizar **modelos Pydantic** para declarar **parâmetros de consulta** no **FastAPI**. 😎

/// tip | Dica

Alerta de spoiler: você também pode utilizar modelos Pydantic para declarar cookies e cabeçalhos, mas você irá ler sobre isso mais a frente no tutorial. 🤫

```JSON
{
    "name": "Foo",
    "price": 45.2
}
```

## Declare it as a parameter { #declare-it-as-a-parameter }

To add it to your *path operation*, declare it the same way you declared path and query parameters:

{* ../../docs_src/body/tutorial001_py310.py hl[16] *}

...and declare its type as the model you created, `Item`.

## Results { #results }

With just that Python type declaration, **FastAPI** will:

Par défaut, FastAPI renvoie des réponses JSON.

Si vous déclarez un [Modèle de réponse](../tutorial/response-model.md), FastAPI l'utilisera pour sérialiser les données en JSON, en utilisant Pydantic.

Si vous ne déclarez pas de modèle de réponse, FastAPI utilisera le `jsonable_encoder` expliqué dans [Encodeur compatible JSON](../tutorial/encoder.md) et le placera dans une `JSONResponse`.

Vous pouvez également déclarer des valeurs singulières à recevoir dans le corps de la requête.

  private final ImmutableList<Annotation> annotations;

  /**
   * An {@code AnnotatedType} instance, or {@code null} under Android VMs (possible only when using
   * the Android flavor of Guava). The field is declared with a type of {@code Object} to avoid
   * compatibility problems on Android VMs. The corresponding accessor method, however, can have the