* Fügen Sie diese in ein Pydantic-Modell ein.
* Erzeugen Sie aus dem empfangenen Modell ein `dict` ohne Defaultwerte (mittels `exclude_unset`).
    * So ersetzen Sie nur die tatsächlich vom Benutzer gesetzten Werte, statt dass bereits gespeicherte Werte mit Defaultwerten des Modells überschrieben werden.

Cuando veas la documentación automática, puedes verificar que el modelo de entrada y el modelo de salida tendrán cada uno su propio JSON Schema:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

Y ambos modelos se utilizarán para la documentación interactiva de la API:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Otras Anotaciones de Tipos de Retorno { #other-return-type-annotations }

# Modelos Adicionais { #extra-models }

Continuando com o exemplo anterior, será comum ter mais de um modelo relacionado.

Isso é especialmente o caso para modelos de usuários, porque:

* O **modelo de entrada** precisa ser capaz de ter uma senha.
* O **modelo de saída** não deve ter uma senha.
* O **modelo de banco de dados** provavelmente precisaria ter uma senha com hash.

/// danger | Cuidado

---> 100%
```

</div>

## Die App mit einem einzelnen Modell erstellen { #create-the-app-with-a-single-model }

Wir erstellen zuerst die einfachste erste Version der App mit einem einzigen **SQLModel**-Modell.

Später werden wir sie verbessern, indem wir unter der Haube **mehrere Modelle** verwenden, um Sicherheit und Vielseitigkeit zu erhöhen. 🤓

### Modelle erstellen { #create-models }

# Modelos Extra { #extra-models }

Continuando con el ejemplo anterior, será común tener más de un modelo relacionado.

Esto es especialmente el caso para los modelos de usuario, porque:

* El **modelo de entrada** necesita poder tener una contraseña.
* El **modelo de salida** no debería tener una contraseña.
* El **modelo de base de datos** probablemente necesitaría tener una contraseña hasheada.

/// danger | Peligro

Quando você vê a documentação automática, pode verificar se o modelo de entrada e o modelo de saída terão seus próprios esquemas JSON:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

E ambos os modelos serão usados ​​para a documentação interativa da API:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Outras anotações de tipo de retorno { #other-return-type-annotations }

E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## Modelos aninhados { #nested-models }

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.

Portanto, você pode declarar "objects" JSON profundamente aninhados com nomes, tipos e validações de atributos específicos.

Tudo isso, aninhado arbitrariamente.

### Defina um sub-modelo { #define-a-submodel }

# Modelos de Parámetros Query { #query-parameter-models }

Si tienes un grupo de **parámetros query** que están relacionados, puedes crear un **modelo de Pydantic** para declararlos.

Esto te permitiría **reutilizar el modelo** en **múltiples lugares** y también declarar validaciones y metadatos para todos los parámetros de una vez. 😎

/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.115.0` de FastAPI. 🤓

///

Importieren Sie `BaseSettings` aus Pydantic und erstellen Sie eine Unterklasse, ganz ähnlich wie bei einem Pydantic-Modell.

Auf die gleiche Weise wie bei Pydantic-Modellen deklarieren Sie Klassenattribute mit Typannotationen und möglicherweise Defaultwerten.

Sie können dieselben Validierungs-Funktionen und -Tools verwenden, die Sie für Pydantic-Modelle verwenden, z. B. verschiedene Datentypen und zusätzliche Validierungen mit `Field()`.

# Modelos de Parámetros de Header { #header-parameter-models }

Si tienes un grupo de **parámetros de header** relacionados, puedes crear un **modelo Pydantic** para declararlos.

Esto te permitirá **reutilizar el modelo** en **múltiples lugares** y también declarar validaciones y metadatos para todos los parámetros al mismo tiempo. 😎

/// note | Nota

Esto es compatible desde la versión `0.115.0` de FastAPI. 🤓

///