Debido a que cada modelo de SQLModel también es un modelo de Pydantic, puedes usarlo en las mismas **anotaciones de tipos** que podrías usar en modelos de Pydantic.

Por ejemplo, si declaras un parámetro de tipo `Hero`, será leído desde el **JSON body**.

De la misma manera, puedes declararlo como el **tipo de retorno** de la función, y luego la forma de los datos aparecerá en la interfaz automática de documentación de la API.

* «/// info»: «/// info | Informação»
* «/// note | Technical Details»: «/// note | Detalhes Técnicos»
* «/// info | Very Technical Details»: «/// note | Detalhes Técnicos Avançados»
* «/// note»: «/// note | Nota»
* «/// tip»: «/// tip | Dica»
* «/// warning»: «/// warning | Atenção»
* «(you should)»: «(você deveria)»
* async context manager: gerenciador de contexto assíncrono
* autocomplete: autocompletar
* autocompletion: preenchimento automático

## Metadados para API { #metadata-for-api }

Você pode definir os seguintes campos que são usados na especificação OpenAPI e nas interfaces automáticas de documentação da API:

| Parâmetro | Tipo | Descrição |
|------------|------|-------------|
| `title` | `str` | O título da API. |
| `summary` | `str` | Um breve resumo da API. <small>Disponível desde OpenAPI 3.1.0, FastAPI 0.99.0.</small> |

///

/// tip | Consejo

Para declarar cuerpos de File, necesitas usar `File`, porque de otra manera los parámetros serían interpretados como parámetros query o parámetros de cuerpo (JSON).

///

Los archivos se subirán como "form data".

## Usando `BackgroundTasks` { #using-backgroundtasks }

Primero, importa `BackgroundTasks` y define un parámetro en tu *path operation function* con una declaración de tipo de `BackgroundTasks`:

{* ../../docs_src/background_tasks/tutorial001_py39.py hl[1,13] *}

**FastAPI** creará el objeto de tipo `BackgroundTasks` por ti y lo pasará como ese parámetro.

## Crear una función de tarea { #create-a-task-function }

* `skip`: com o valor `0`
* `limit`: com o valor `10`

Como eles são parte da URL, eles são "naturalmente" strings.

Mas quando você declara eles com os tipos do Python (no exemplo acima, como `int`), eles são convertidos para aquele tipo e validados em relação a ele.

Todo o processo que era aplicado para parâmetros de rota também é aplicado para parâmetros de consulta:

* Suporte do editor (obviamente)

...los parámetros de query son:

* `skip`: con un valor de `0`
* `limit`: con un valor de `10`

Como son parte de la URL, son "naturalmente" strings.

Pero cuando los declaras con tipos de Python (en el ejemplo anterior, como `int`), son convertidos a ese tipo y validados respecto a él.

Todo el mismo proceso que se aplica para los parámetros de path también se aplica para los parámetros de query:

* Soporte del editor (obviamente)

# Webhooks de OpenAPI { #openapi-webhooks }

Hay casos donde quieres decirle a los **usuarios** de tu API que tu aplicación podría llamar a *su* aplicación (enviando una request) con algunos datos, normalmente para **notificar** de algún tipo de **evento**.

Esto significa que en lugar del proceso normal de tus usuarios enviando requests a tu API, es **tu API** (o tu aplicación) la que podría **enviar requests a su sistema** (a su API, su aplicación).

Al definir una <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/#unions" class="external-link" target="_blank">`Union`</a>, incluye el tipo más específico primero, seguido por el tipo menos específico. En el ejemplo a continuación, el más específico `PlaneItem` viene antes de `CarItem` en `Union[PlaneItem, CarItem]`.

///

{* ../../docs_src/extra_models/tutorial003_py310.py hl[1,14:15,18:20,33] *}

Você pode criar uma primeira dependência ("dependable") dessa forma:

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial005_an_py310.py hl[8:9] *}

Esse código declara um parâmetro de consulta opcional, `q`, com o tipo `str`, e então retorna esse parâmetro.

Isso é bastante simples (e não muito útil), mas irá nos ajudar a focar em como as subdependências funcionam.