diff --git a/docs/pt/docs/tutorial/body-nested-models.md b/docs/pt/docs/tutorial/body-nested-models.md
index 2954ae3db..4f3ca661f 100644
--- a/docs/pt/docs/tutorial/body-nested-models.md
+++ b/docs/pt/docs/tutorial/body-nested-models.md
@@ -1,32 +1,42 @@
-# Corpo - Modelos aninhados
+# Corpo - Modelos aninhados { #body-nested-models }
 
-Com o **FastAPI**, você pode definir, validar, documentar e usar modelos profundamente aninhados de forma arbitrária (graças ao Pydantic).
+Com o **FastAPI**, você pode definir, validar, documentar e usar modelos arbitrariamente e profundamente aninhados (graças ao Pydantic).
 
-## Campos do tipo Lista
+## Campos do tipo Lista { #list-fields }
 
 Você pode definir um atributo como um subtipo. Por exemplo, uma `list` do Python:
 
-{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001.py hl[14] *}
+{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial001_py310.py hl[12] *}
 
 Isso fará com que tags seja uma lista de itens mesmo sem declarar o tipo dos elementos desta lista.
 
-## Campos do tipo Lista com um parâmetro de tipo
+## Campos do tipo Lista com um parâmetro de tipo { #list-fields-with-type-parameter }
 
 Mas o Python tem uma maneira específica de declarar listas com tipos internos ou "parâmetros de tipo":
 
-### Importe `List` do typing
+### Importe `List` do typing { #import-typings-list }
 
-Primeiramente, importe `List` do módulo `typing` que já vem por padrão no Python:
+No Python 3.9 e superior você pode usar a `list` padrão para declarar essas anotações de tipo, como veremos abaixo. 💡
+
+Mas nas versões do Python anteriores à 3.9 (3.6 e superiores), primeiro é necessário importar `List` do módulo padrão `typing` do Python:
 
 {* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py hl[1] *}
 
-### Declare a `List` com um parâmetro de tipo
+### Declare uma `list` com um parâmetro de tipo { #declare-a-list-with-a-type-parameter }
 
-Para declarar tipos que têm parâmetros de tipo(tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`:
+Para declarar tipos que têm parâmetros de tipo (tipos internos), como `list`, `dict`, `tuple`:
 
-* Importe os do modulo `typing`
+* Se você estiver em uma versão do Python inferior a 3.9, importe a versão equivalente do módulo `typing`
 * Passe o(s) tipo(s) interno(s) como "parâmetros de tipo" usando colchetes: `[` e `]`
 
+No Python 3.9, seria:
+
+```Python
+my_list: list[str]
+```
+
+Em versões do Python anteriores à 3.9, seria:
+
 ```Python
 from typing import List
 
@@ -39,20 +49,17 @@ Use a mesma sintaxe padrão para atributos de modelo com tipos internos.
 
 Portanto, em nosso exemplo, podemos fazer com que `tags` sejam especificamente uma "lista de strings":
 
+{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002_py310.py hl[12] *}
 
-{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial002.py hl[14] *}
-
-## Tipo "set"
-
+## Tipos "set" { #set-types }
 
 Mas então, quando nós pensamos mais, percebemos que as tags não devem se repetir, elas provavelmente devem ser strings únicas.
 
 E que o Python tem um tipo de dados especial para conjuntos de itens únicos, o `set`.
 
-Então podemos importar `Set` e declarar `tags` como um `set` de `str`s:
-
+Então podemos declarar `tags` como um conjunto de strings:
 
-{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003.py hl[1,14] *}
+{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial003_py310.py hl[12] *}
 
 Com isso, mesmo que você receba uma requisição contendo dados duplicados, ela será convertida em um conjunto de itens exclusivos.
 
@@ -60,7 +67,7 @@ E sempre que você enviar esses dados como resposta, mesmo se a fonte tiver dupl
 
 E também teremos anotações/documentação em conformidade.
 
-## Modelos aninhados
+## Modelos aninhados { #nested-models }
 
 Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.
 
@@ -70,17 +77,17 @@ Portanto, você pode declarar "objects" JSON profundamente aninhados com nomes,
 
 Tudo isso, aninhado arbitrariamente.
 
-### Defina um sub-modelo
+### Defina um sub-modelo { #define-a-submodel }
 
 Por exemplo, nós podemos definir um modelo `Image`:
 
-{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004.py hl[9:11] *}
+{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[7:9] *}
 
-### Use o sub-modelo como um tipo
+### Use o sub-modelo como um tipo { #use-the-submodel-as-a-type }
 
 E então podemos usa-lo como o tipo de um atributo:
 
-{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004.py hl[20] *}
+{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial004_py310.py hl[18] *}
 
 Isso significa que o **FastAPI** vai esperar um corpo similar à:
 
@@ -100,28 +107,28 @@ Isso significa que o **FastAPI** vai esperar um corpo similar à:
 
 Novamente, apenas fazendo essa declaração, com o **FastAPI**, você ganha:
 
-* Suporte do editor de texto (compleção, etc), inclusive para modelos aninhados
+* Suporte do editor (preenchimento automático, etc.), inclusive para modelos aninhados
 * Conversão de dados
 * Validação de dados
 * Documentação automatica
 
-## Tipos especiais e validação
+## Tipos especiais e validação { #special-types-and-validation }
 
 Além dos tipos singulares normais como `str`, `int`, `float`, etc. Você também pode usar tipos singulares mais complexos que herdam de `str`.
 
-Para ver todas as opções possíveis, cheque a documentação para os<a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">tipos exoticos do Pydantic</a>. Você verá alguns exemplos no próximo capitulo.
+Para ver todas as opções possíveis, consulte a <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Visão geral dos tipos do Pydantic</a>. Você verá alguns exemplos no próximo capítulo.
 
 Por exemplo, no modelo `Image` nós temos um campo `url`, nós podemos declara-lo como um `HttpUrl` do Pydantic invés de como uma `str`:
 
-{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005.py hl[4,10] *}
+{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial005_py310.py hl[2,8] *}
 
-A string será verificada para se tornar uma URL válida e documentada no esquema JSON/1OpenAPI como tal.
+A string será verificada para se tornar uma URL válida e documentada no JSON Schema / OpenAPI como tal.
 
-## Atributos como listas de submodelos
+## Atributos como listas de submodelos { #attributes-with-lists-of-submodels }
 
 Você também pode usar modelos Pydantic como subtipos de `list`, `set`, etc:
 
-{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006.py hl[20] *}
+{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *}
 
 Isso vai esperar(converter, validar, documentar, etc) um corpo JSON tal qual:
 
@@ -149,38 +156,43 @@ Isso vai esperar(converter, validar, documentar, etc) um corpo JSON tal qual:
 }
 ```
 
-/// info | informação
+/// info | Informação
 
-Note como o campo `images` agora tem uma lista de objetos de image.
+Observe como a chave `images` agora tem uma lista de objetos de imagem.
 
 ///
 
-## Modelos profundamente aninhados
+## Modelos profundamente aninhados { #deeply-nested-models }
 
 Você pode definir modelos profundamente aninhados de forma arbitrária:
 
-{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007.py hl[9,14,20,23,27] *}
+{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial007_py310.py hl[7,12,18,21,25] *}
 
-/// info | informação
+/// info | Informação
 
-Note como `Offer` tem uma lista de `Item`s, que por sua vez possui opcionalmente uma lista `Image`s
+Observe como `Offer` tem uma lista de `Item`s, que por sua vez têm uma lista opcional de `Image`s
 
 ///
 
-## Corpos de listas puras
+## Corpos de listas puras { #bodies-of-pure-lists }
 
 Se o valor de primeiro nível do corpo JSON que você espera for um `array` do JSON (uma` lista` do Python), você pode declarar o tipo no parâmetro da função, da mesma forma que nos modelos do Pydantic:
 
-
 ```Python
 images: List[Image]
 ```
 
+ou no Python 3.9 e superior:
+
+```Python
+images: list[Image]
+```
+
 como em:
 
-{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008.py hl[15] *}
+{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial008_py39.py hl[13] *}
 
-## Suporte de editor em todo canto
+## Suporte de editor em todo canto { #editor-support-everywhere }
 
 E você obtém suporte do editor em todos os lugares.
 
@@ -192,7 +204,7 @@ Você não conseguiria este tipo de suporte de editor se estivesse trabalhando d
 
 Mas você também não precisa se preocupar com eles, os dicts de entrada são convertidos automaticamente e sua saída é convertida automaticamente para JSON também.
 
-## Corpos de `dict`s arbitrários
+## Corpos de `dict`s arbitrários { #bodies-of-arbitrary-dicts }
 
 Você também pode declarar um corpo como um `dict` com chaves de algum tipo e valores de outro tipo.
 
@@ -208,7 +220,7 @@ Outro caso útil é quando você deseja ter chaves de outro tipo, por exemplo, `
 
 Neste caso, você aceitaria qualquer `dict`, desde que tenha chaves` int` com valores `float`:
 
-{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009.py hl[9] *}
+{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial009_py39.py hl[7] *}
 
 /// tip | Dica
 
@@ -222,14 +234,14 @@ E o `dict` que você recebe como `weights` terá, na verdade, chaves `int` e val
 
 ///
 
-## Recapitulação
+## Recapitulação { #recap }
 
 Com **FastAPI** você tem a flexibilidade máxima fornecida pelos modelos Pydantic, enquanto seu código é mantido simples, curto e elegante.
 
 Mas com todos os benefícios:
 
-* Suporte do editor (compleção em todo canto!)
-* Conversão de dados (leia-se parsing/serialização)
+* Suporte do editor (preenchimento automático em todo canto!)
+* Conversão de dados (parsing/serialização)
 * Validação de dados
 * Documentação dos esquemas
 * Documentação automática