If you have a group of **query parameters** that are related, you can create a **Pydantic model** to declare them.

This would allow you to **re-use the model** in **multiple places** and also to declare validations and metadata for all the parameters at once. 😎

/// note

This is supported since FastAPI version `0.115.0`. 🤓

///

## Query Parameters with a Pydantic Model { #query-parameters-with-a-pydantic-model }

  - type: textarea
    id: proposal-details
    attributes:
      label: "Proposal Details"
      description: "Please provide the details of your proposal here."
    validations:

/// tip | Consejo

Para entender las variables de entorno, puedes leer [Variables de Entorno](../environment-variables.md){.internal-link target=_blank}.

///

## Tipos y validación

Y seguirás teniendo las mismas funcionalidades como hasta ahora:

* Gran soporte de editor.
* Conversión de datos de requests entrantes.
* Conversión de datos para datos de response.
* Validación de datos.
* Anotación y documentación automática.

## Otros tipos de datos

Aquí hay algunos de los tipos de datos adicionales que puedes usar:

* `UUID`:

Podríamos hacerlo mejor.

Podemos declarar un modelo `UserBase` que sirva como base para nuestros otros modelos. Y luego podemos hacer subclases de ese modelo que heredan sus atributos (declaraciones de tipo, validación, etc).

Toda la conversión de datos, validación, documentación, etc. seguirá funcionando normalmente.

De esa manera, podemos declarar solo las diferencias entre los modelos (con `password` en texto plano, con `hashed_password` y sin contraseña):

## Declarar parámetros de `Cookie`

Luego declara los parámetros de cookie usando la misma estructura que con `Path` y `Query`.

Puedes definir el valor por defecto así como toda la validación extra o los parámetros de anotación:

{* ../../docs_src/cookie_params/tutorial001_an_py310.py hl[9] *}

/// note | Detalles Técnicos

```Python
item: Item
```

...y con esa única declaración obtienes:

* Soporte para editores, incluyendo:
    * Autocompletado.
    * Chequeo de tipos.
* Validación de datos:
    * Errores automáticos y claros cuando los datos son inválidos.
    * Validación incluso para objetos JSON profundamente anidados.

Y por supuesto, soporta lo mismo:

* validación de datos
* serialización de datos
* documentación de datos, etc.

Esto funciona de la misma manera que con los modelos de Pydantic. Y en realidad se logra de la misma manera internamente, utilizando Pydantic.

    - tutorial/index.md
    - tutorial/first-steps.md
    - tutorial/path-params.md
    - tutorial/query-params.md
    - tutorial/body.md
    - tutorial/query-params-str-validations.md
    - tutorial/path-params-numeric-validations.md
    - tutorial/query-param-models.md
    - tutorial/body-multiple-params.md
    - tutorial/body-fields.md
    - tutorial/body-nested-models.md
    - tutorial/schema-extra-example.md

Con `Form` puedes declarar las mismas configuraciones que con `Body` (y `Query`, `Path`, `Cookie`), incluyendo validación, ejemplos, un alias (por ejemplo, `user-name` en lugar de `username`), etc.

/// info | Información

`Form` es una clase que hereda directamente de `Body`.

///

/// tip | Consejo