Nesse caso, você poderia querer documentar como essa API externa *deveria* ser. Que *operação de rota* ela deveria ter, que corpo ela deveria esperar, que resposta ela deveria retornar, etc.

## Um aplicativo com callbacks { #an-app-with-callbacks }

Vamos ver tudo isso com um exemplo.

Imagine que você desenvolve um aplicativo que permite criar faturas.

Finalmente, a identidade dos nossos heróis está protegida! 🥷

Ele também declara novamente `id: int`. Ao fazer isso, estamos fazendo um **contrato** com os clientes da API, para que eles possam sempre esperar que o `id` estará lá e será um `int` (nunca será `None`).

/// tip | Dica

automáticamente en el código del cliente. Y si haces **build** del cliente, dará error si tienes algún **desajuste** en los datos utilizados.

Así que, **detectarás muchos errores** muy temprano en el ciclo de desarrollo en lugar de tener que esperar a que los errores se muestren a tus usuarios finales en producción para luego intentar depurar dónde está el problema. ✨...

código do cliente automaticamente. E se você **construir** o cliente, ele falhará caso haja qualquer **incompatibilidade** nos dados usados.

Assim, você **detectará muitos erros** muito cedo no ciclo de desenvolvimento, em vez de ter que esperar que os erros apareçam para seus usuários finais em produção e então tentar depurar onde está o problema. ✨...

Por fin, la identidad de nuestros héroes está protegida! 🥷

También vuelve a declarar `id: int`. Al hacer esto, estamos haciendo un **contrato** con los clientes de la API, para que siempre puedan esperar que el `id` esté allí y sea un `int` (nunca será `None`).

/// tip | Consejo

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

En este caso, sería mejor obtener **un servidor extra** y ejecutar algunos procesos en él para que todos tengan **suficiente RAM y tiempo de CPU**.

Y luego, Docker podrá **usar la caché para el siguiente paso** que descarga e instala esas dependencias. Y aquí es donde **ahorramos mucho tiempo**. ✨ ...y evitamos el aburrimiento de esperar. 😪😆

Descargar e instalar las dependencias de los paquetes **podría llevar minutos**, pero usando la **caché** tomaría **segundos** como máximo.

Suponha que você tem um único parâmetro de corpo `item`, a partir de um modelo Pydantic `Item`.

Por padrão, o **FastAPI** esperará que seu conteúdo venha no corpo diretamente.

Mas se você quiser que ele espere por um JSON com uma chave `item` e dentro dele os conteúdos do modelo, como ocorre ao declarar vários parâmetros de corpo, você pode usar o parâmetro especial de `Body` chamado `embed`:

```JSON
{
    "message": "Hello World",
    "root_path": "/api/v1"
}
```

Portanto, ele não esperará ser acessado em `http://127.0.0.1:8000/api/v1/app`.

O Uvicorn esperará que o proxy acesse o Uvicorn em `http://127.0.0.1:8000/app`, e então seria responsabilidade do proxy adicionar o prefixo extra `/api/v1` no topo.