diff --git a/libs/core/langchain_core/documents/base.py b/libs/core/langchain_core/documents/base.py
index 6c79f996514..6609d9471d4 100644
--- a/libs/core/langchain_core/documents/base.py
+++ b/libs/core/langchain_core/documents/base.py
@@ -9,7 +9,6 @@ from typing import Any, Dict, Generator, List, Literal, Optional, Union, cast
 from pydantic import ConfigDict, Field, model_validator
 
 from langchain_core.load.serializable import Serializable
-from langchain_core.utils.pydantic import v1_repr
 
 PathLike = Union[str, PurePath]
 
@@ -297,7 +296,3 @@ class Document(BaseMedia):
             return f"page_content='{self.page_content}' metadata={self.metadata}"
         else:
             return f"page_content='{self.page_content}'"
-
-    def __repr__(self) -> str:
-        # TODO(0.3): Remove this override after confirming unit tests!
-        return v1_repr(self)
diff --git a/libs/core/langchain_core/load/serializable.py b/libs/core/langchain_core/load/serializable.py
index dbb9a4edaf5..5dc5d84727a 100644
--- a/libs/core/langchain_core/load/serializable.py
+++ b/libs/core/langchain_core/load/serializable.py
@@ -13,8 +13,6 @@ from typing import (
 from pydantic import BaseModel, ConfigDict
 from typing_extensions import NotRequired
 
-from langchain_core.utils.pydantic import v1_repr
-
 
 class BaseSerialized(TypedDict):
     """Base class for serialized objects.
@@ -259,10 +257,6 @@ class Serializable(BaseModel, ABC):
     def to_json_not_implemented(self) -> SerializedNotImplemented:
         return to_json_not_implemented(self)
 
-    def __repr__(self) -> str:
-        # TODO(0.3): Remove this override after confirming unit tests!
-        return v1_repr(self)
-
 
 def _is_field_useful(inst: Serializable, key: str, value: Any) -> bool:
     """Check if a field is useful as a constructor argument.
diff --git a/libs/core/langchain_core/messages/base.py b/libs/core/langchain_core/messages/base.py
index cf3069d9d6b..7d843188812 100644
--- a/libs/core/langchain_core/messages/base.py
+++ b/libs/core/langchain_core/messages/base.py
@@ -8,7 +8,6 @@ from langchain_core.load.serializable import Serializable
 from langchain_core.utils import get_bolded_text
 from langchain_core.utils._merge import merge_dicts, merge_lists
 from langchain_core.utils.interactive_env import is_interactive_env
-from langchain_core.utils.pydantic import v1_repr
 
 if TYPE_CHECKING:
     from langchain_core.prompts.chat import ChatPromptTemplate
@@ -111,10 +110,6 @@ class BaseMessage(Serializable):
     def pretty_print(self) -> None:
         print(self.pretty_repr(html=is_interactive_env()))  # noqa: T201
 
-    def __repr__(self) -> str:
-        # TODO(0.3): Remove this override after confirming unit tests!
-        return v1_repr(self)
-
 
 def merge_content(
     first_content: Union[str, List[Union[str, Dict]]],
diff --git a/libs/core/langchain_core/utils/pydantic.py b/libs/core/langchain_core/utils/pydantic.py
index fb4a72a29c7..25a1f06c757 100644
--- a/libs/core/langchain_core/utils/pydantic.py
+++ b/libs/core/langchain_core/utils/pydantic.py
@@ -186,34 +186,6 @@ class _IgnoreUnserializable(GenerateJsonSchema):
         return {}
 
 
-def v1_repr(obj: BaseModel) -> str:
-    """Return the schema of the object as a string.
-
-    Get a repr for the pydantic object which is consistent with pydantic.v1.
-    """
-    if not is_basemodel_instance(obj):
-        raise TypeError(f"Expected a pydantic BaseModel, got {type(obj)}")
-    repr_ = []
-    for name, field in get_fields(obj).items():
-        value = getattr(obj, name)
-
-        if isinstance(value, BaseModel):
-            repr_.append(f"{name}={v1_repr(value)}")
-        else:
-            if field.exclude:
-                continue
-            if not field.is_required():
-                if not value:
-                    continue
-                if field.default == value:
-                    continue
-
-            repr_.append(f"{name}={repr(value)}")
-
-    args = ", ".join(repr_)
-    return f"{obj.__class__.__name__}({args})"
-
-
 def _create_subset_model_v1(
     name: str,
     model: Type[BaseModel],
diff --git a/libs/core/tests/unit_tests/documents/test_str.py b/libs/core/tests/unit_tests/documents/test_str.py
index b803702ec70..35d7a82bfb7 100644
--- a/libs/core/tests/unit_tests/documents/test_str.py
+++ b/libs/core/tests/unit_tests/documents/test_str.py
@@ -12,7 +12,7 @@ def test_str() -> None:
 def test_repr() -> None:
     assert (
         repr(Document(page_content="Hello, World!"))
-        == "Document(page_content='Hello, World!')"
+        == "Document(metadata={}, page_content='Hello, World!')"
     )
     assert (
         repr(Document(page_content="Hello, World!", metadata={"a": 3}))
diff --git a/libs/core/tests/unit_tests/runnables/__snapshots__/test_runnable.ambr b/libs/core/tests/unit_tests/runnables/__snapshots__/test_runnable.ambr
index 074fe7ddba3..b9d75f3c74d 100644
--- a/libs/core/tests/unit_tests/runnables/__snapshots__/test_runnable.ambr
+++ b/libs/core/tests/unit_tests/runnables/__snapshots__/test_runnable.ambr
@@ -1518,7 +1518,7 @@
 # ---
 # name: test_combining_sequences.3
   list([
-    Run(id=UUID('00000000-0000-4000-8000-000000000000'), name='RunnableSequence', start_time=FakeDatetime(2023, 1, 1, 0, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc), run_type='chain', end_time=FakeDatetime(2023, 1, 1, 0, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc), extra={}, error=None, serialized={'lc': 1, 'type': 'constructor', 'id': ['langchain', 'schema', 'runnable', 'RunnableSequence'], 'kwargs': {'first': {'lc': 1, 'type': 'constructor', 'id': ['langchain', 'prompts', 'chat', 'ChatPromptTemplate'], 'kwargs': {'input_variables': ['question'], 'messages': [{'lc': 1, 'type': 'constructor', 'id': ['langchain', 'prompts', 'chat', 'SystemMessagePromptTemplate'], 'kwargs': {'prompt': {'lc': 1, 'type': 'constructor', 'id': ['langchain', 'prompts', 'prompt', 'PromptTemplate'], 'kwargs': {'input_variables': [], 'template': 'You are a nice assistant.', 'template_format': 'f-string'}, 'name': 'PromptTemplate', 'graph': {'nodes': [{'id': 0, 'type': 'schema', 'data': 'PromptInput'}, {'id': 1, 'type': 'runnable', 'data': {'id': ['langchain', 'prompts', 'prompt', 'PromptTemplate'], 'name': 'PromptTemplate'}}, {'id': 2, 'type': 'schema', 'data': 'PromptTemplateOutput'}], 'edges': [{'source': 0, 'target': 1}, {'source': 1, 'target': 2}]}}}}, {'lc': 1, 'type': 'constructor', 'id': ['langchain', 'prompts', 'chat', 'HumanMessagePromptTemplate'], 'kwargs': {'prompt': {'lc': 1, 'type': 'constructor', 'id': ['langchain', 'prompts', 'prompt', 'PromptTemplate'], 'kwargs': {'input_variables': ['question'], 'template': '{question}', 'template_format': 'f-string'}, 'name': 'PromptTemplate', 'graph': {'nodes': [{'id': 0, 'type': 'schema', 'data': 'PromptInput'}, {'id': 1, 'type': 'runnable', 'data': {'id': ['langchain', 'prompts', 'prompt', 'PromptTemplate'], 'name': 'PromptTemplate'}}, {'id': 2, 'type': 'schema', 'data': 'PromptTemplateOutput'}], 'edges': [{'source': 0, 'target': 1}, {'source': 1, 'target': 2}]}}}}]}, 'name': 'ChatPromptTemplate', 'graph': {'nodes': [{'id': 0, 'type': 'schema', 'data': 'PromptInput'}, {'id': 1, 'type': 'runnable', 'data': {'id': ['langchain', 'prompts', 'chat', 'ChatPromptTemplate'], 'name': 'ChatPromptTemplate'}}, {'id': 2, 'type': 'schema', 'data': 'ChatPromptTemplateOutput'}], 'edges': [{'source': 0, 'target': 1}, {'source': 1, 'target': 2}]}}, 'middle': [{'lc': 1, 'type': 'not_implemented', 'id': ['langchain_core', 'language_models', 'fake_chat_models', 'FakeListChatModel'], 'repr': "FakeListChatModel(responses=['foo, bar'])", 'name': 'FakeListChatModel', 'graph': {'nodes': [{'id': 0, 'type': 'schema', 'data': 'FakeListChatModelInput'}, {'id': 1, 'type': 'runnable', 'data': {'id': ['langchain_core', 'language_models', 'fake_chat_models', 'FakeListChatModel'], 'name': 'FakeListChatModel'}}, {'id': 2, 'type': 'schema', 'data': 'FakeListChatModelOutput'}], 'edges': [{'source': 0, 'target': 1}, {'source': 1, 'target': 2}]}}, {'lc': 1, 'type': 'constructor', 'id': ['langchain', 'output_parsers', 'list', 'CommaSeparatedListOutputParser'], 'kwargs': {}, 'name': 'CommaSeparatedListOutputParser', 'graph': {'nodes': [{'id': 0, 'type': 'schema', 'data': 'CommaSeparatedListOutputParserInput'}, {'id': 1, 'type': 'runnable', 'data': {'id': ['langchain', 'output_parsers', 'list', 'CommaSeparatedListOutputParser'], 'name': 'CommaSeparatedListOutputParser'}}, {'id': 2, 'type': 'schema', 'data': 'CommaSeparatedListOutputParserOutput'}], 'edges': [{'source': 0, 'target': 1}, {'source': 1, 'target': 2}]}}, {'lc': 1, 'type': 'not_implemented', 'id': ['langchain_core', 'runnables', 'base', 'RunnableLambda'], 'repr': "RunnableLambda(lambda x: {'question': x[0] + x[1]})"}, {'lc': 1, 'type': 'constructor', 'id': ['langchain', 'prompts', 'chat', 'ChatPromptTemplate'], 'kwargs': {'input_variables': ['question'], 'messages': [{'lc': 1, 'type': 'constructor', 'id': ['langchain', 'prompts', 'chat', 'SystemMessagePromptTemplate'], 'kwargs': {'prompt': {'lc': 1, 'type': 'constructor', 'id': ['langchain', 'prompts', 'prompt', 'PromptTemplate'], 'kwargs': {'input_variables': [], 'template': 'You are a nicer assistant.', 'template_format': 'f-string'}, 'name': 'PromptTemplate', 'graph': {'nodes': [{'id': 0, 'type': 'schema', 'data': 'PromptInput'}, {'id': 1, 'type': 'runnable', 'data': {'id': ['langchain', 'prompts', 'prompt', 'PromptTemplate'], 'name': 'PromptTemplate'}}, {'id': 2, 'type': 'schema', 'data': 'PromptTemplateOutput'}], 'edges': [{'source': 0, 'target': 1}, {'source': 1, 'target': 2}]}}}}, {'lc': 1, 'type': 'constructor', 'id': ['langchain', 'prompts', 'chat', 'HumanMessagePromptTemplate'], 'kwargs': {'prompt': {'lc': 1, 'type': 'constructor', 'id': ['langchain', 'prompts', 'prompt', 'PromptTemplate'], 'kwargs': {'input_variables': ['question'], 'template': '{question}', 'template_format': 'f-string'}, 'name': 'PromptTemplate', 'graph': {'nodes': [{'id': 0, 'type': 'schema', 'data': 'PromptInput'}, {'id': 1, 'type': 'runnable', 'data': {'id': ['langchain', 'prompts', 'prompt', 'PromptTemplate'], 'name': 'PromptTemplate'}}, {'id': 2, 'type': 'schema', 'data': 'PromptTemplateOutput'}], 'edges': [{'source': 0, 'target': 1}, {'source': 1, 'target': 2}]}}}}]}, 'name': 'ChatPromptTemplate', 'graph': {'nodes': [{'id': 0, 'type': 'schema', 'data': 'PromptInput'}, {'id': 1, 'type': 'runnable', 'data': {'id': ['langchain', 'prompts', 'chat', 'ChatPromptTemplate'], 'name': 'ChatPromptTemplate'}}, {'id': 2, 'type': 'schema', 'data': 'ChatPromptTemplateOutput'}], 'edges': [{'source': 0, 'target': 1}, {'source': 1, 'target': 2}]}}, {'lc': 1, 'type': 'not_implemented', 'id': ['langchain_core', 'language_models', 'fake_chat_models', 'FakeListChatModel'], 'repr': "FakeListChatModel(responses=['baz, qux'])", 'name': 'FakeListChatModel', 'graph': {'nodes': [{'id': 0, 'type': 'schema', 'data': 'FakeListChatModelInput'}, {'id': 1, 'type': 'runnable', 'data': {'id': ['langchain_core', 'language_models', 'fake_chat_models', 'FakeListChatModel'], 'name': 'FakeListChatModel'}}, {'id': 2, 'type': 'schema', 'data': 'FakeListChatModelOutput'}], 'edges': [{'source': 0, 'target': 1}, {'source': 1, 'target': 2}]}}], 'last': {'lc': 1, 'type': 'constructor', 'id': ['langchain', 'output_parsers', 'list', 'CommaSeparatedListOutputParser'], 'kwargs': {}, 'name': 'CommaSeparatedListOutputParser', 'graph': {'nodes': [{'id': 0, 'type': 'schema', 'data': 'CommaSeparatedListOutputParserInput'}, {'id': 1, 'type': 'runnable', 'data': {'id': ['langchain', 'output_parsers', 'list', 'CommaSeparatedListOutputParser'], 'name': 'CommaSeparatedListOutputParser'}}, {'id': 2, 'type': 'schema', 'data': 'CommaSeparatedListOutputParserOutput'}], 'edges': [{'source': 0, 'target': 1}, {'source': 1, 'target': 2}]}}}, 'name': 'RunnableSequence', 'graph': {'nodes': [{'id': 0, 'type': 'schema', 'data': 'PromptInput'}, {'id': 1, 'type': 'runnable', 'data': {'id': ['langchain', 'prompts', 'chat', 'ChatPromptTemplate'], 'name': 'ChatPromptTemplate'}}, {'id': 2, 'type': 'runnable', 'data': {'id': ['langchain_core', 'language_models', 'fake_chat_models', 'FakeListChatModel'], 'name': 'FakeListChatModel'}}, {'id': 3, 'type': 'runnable', 'data': {'id': ['langchain', 'output_parsers', 'list', 'CommaSeparatedListOutputParser'], 'name': 'CommaSeparatedListOutputParser'}}, {'id': 4, 'type': 'runnable', 'data': {'id': ['langchain_core', 'runnables', 'base', 'RunnableLambda'], 'name': 'Lambda'}}, {'id': 5, 'type': 'runnable', 'data': {'id': ['langchain', 'prompts', 'chat', 'ChatPromptTemplate'], 'name': 'ChatPromptTemplate'}}, {'id': 6, 'type': 'runnable', 'data': {'id': ['langchain_core', 'language_models', 'fake_chat_models', 'FakeListChatModel'], 'name': 'FakeListChatModel'}}, {'id': 7, 'type': 'runnable', 'data': {'id': ['langchain', 'output_parsers', 'list', 'CommaSeparatedListOutputParser'], 'name': 'CommaSeparatedListOutputParser'}}, {'id': 8, 'type': 'schema', 'data': 'CommaSeparatedListOutputParserOutput'}], 'edges': [{'source': 0, 'target': 1}, {'source': 1, 'target': 2}, {'source': 2, 'target': 3}, {'source': 3, 'target': 4}, {'source': 4, 'target': 5}, {'source': 5, 'target': 6}, {'source': 7, 'target': 8}, {'source': 6, 'target': 7}]}}, events=[{'name': 'start', 'time': FakeDatetime(2023, 1, 1, 0, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc)}, {'name': 'end', 'time': FakeDatetime(2023, 1, 1, 0, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc)}], inputs={'question': 'What is your name?'}, outputs={'output': ['baz', 'qux']}, reference_example_id=None, parent_run_id=None, tags=[], child_runs=[Run(id=UUID('00000000-0000-4000-8000-000000000001'), name='ChatPromptTemplate', start_time=FakeDatetime(2023, 1, 1, 0, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc), run_type='prompt', end_time=FakeDatetime(2023, 1, 1, 0, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc), extra={}, error=None, serialized={'lc': 1, 'type': 'constructor', 'id': ['langchain', 'prompts', 'chat', 'ChatPromptTemplate'], 'kwargs': {'input_variables': ['question'], 'messages': [{'lc': 1, 'type': 'constructor', 'id': ['langchain', 'prompts', 'chat', 'SystemMessagePromptTemplate'], 'kwargs': {'prompt': {'lc': 1, 'type': 'constructor', 'id': ['langchain', 'prompts', 'prompt', 'PromptTemplate'], 'kwargs': {'input_variables': [], 'template': 'You are a nice assistant.', 'template_format': 'f-string'}, 'name': 'PromptTemplate', 'graph': {'nodes': [{'id': 0, 'type': 'schema', 'data': 'PromptInput'}, {'id': 1, 'type': 'runnable', 'data': {'id': ['langchain', 'prompts', 'prompt', 'PromptTemplate'], 'name': 'PromptTemplate'}}, {'id': 2, 'type': 'schema', 'data': 'PromptTemplateOutput'}], 'edges': [{'source': 0, 'target': 1}, {'source': 1, 'target': 2}]}}}}, {'lc': 1, 'type': 'constructor', 'id': ['langchain', 'prompts', 'chat', 'HumanMessagePromptTemplate'], 'kwargs': {'prompt': {'lc': 1, 'type': 'constructor', 'id': ['langchain', 'prompts', 'prompt', 'PromptTemplate'], 'kwargs': {'input_variables': ['question'], 'template': '{question}', 'template_format': 'f-string'}, 'name': 'PromptTemplate', 'graph': {'nodes': [{'id': 0, 'type': 'schema', 'data': 'PromptInput'}, {'id': 1, 'type': 'runnable', 'data': {'id': ['langchain', 'prompts', 'prompt', 'PromptTemplate'], 'name': 'PromptTemplate'}}, {'id': 2, 'type': 'schema', 'data': 'PromptTemplateOutput'}], 'edges': [{'source': 0, 'target': 1}, {'source': 1, 'target': 2}]}}}}]}, 'name': 'ChatPromptTemplate', 'graph': {'nodes': [{'id': 0, 'type': 'schema', 'data': 'PromptInput'}, {'id': 1, 'type': 'runnable', 'data': {'id': ['langchain', 'prompts', 'chat', 'ChatPromptTemplate'], 'name': 'ChatPromptTemplate'}}, {'id': 2, 'type': 'schema', 'data': 'ChatPromptTemplateOutput'}], 'edges': [{'source': 0, 'target': 1}, {'source': 1, 'target': 2}]}}, events=[{'name': 'start', 'time': FakeDatetime(2023, 1, 1, 0, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc)}, {'name': 'end', 'time': FakeDatetime(2023, 1, 1, 0, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc)}], inputs={'question': 'What is your name?'}, outputs={'output': ChatPromptValue(messages=[SystemMessage(content='You are a nice assistant.'), HumanMessage(content='What is your name?')])}, reference_example_id=None, parent_run_id=UUID('00000000-0000-4000-8000-000000000000'), tags=['seq:step:1'], child_runs=[], trace_id=UUID('00000000-0000-4000-8000-000000000000'), dotted_order='20230101T000000000000Z00000000-0000-4000-8000-000000000000.20230101T000000000000Z00000000-0000-4000-8000-000000000001'), Run(id=UUID('00000000-0000-4000-8000-000000000002'), name='FakeListChatModel', start_time=FakeDatetime(2023, 1, 1, 0, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc), run_type='llm', end_time=FakeDatetime(2023, 1, 1, 0, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc), extra={'invocation_params': {'responses': ['foo, bar'], '_type': 'fake-list-chat-model', 'stop': None}, 'options': {'stop': None}, 'batch_size': 1, 'metadata': {'ls_provider': 'fakelistchatmodel', 'ls_model_type': 'chat'}}, error=None, serialized={'lc': 1, 'type': 'not_implemented', 'id': ['langchain_core', 'language_models', 'fake_chat_models', 'FakeListChatModel'], 'repr': "FakeListChatModel(responses=['foo, bar'])", 'name': 'FakeListChatModel', 'graph': {'nodes': [{'id': 0, 'type': 'schema', 'data': 'FakeListChatModelInput'}, {'id': 1, 'type': 'runnable', 'data': {'id': ['langchain_core', 'language_models', 'fake_chat_models', 'FakeListChatModel'], 'name': 'FakeListChatModel'}}, {'id': 2, 'type': 'schema', 'data': 'FakeListChatModelOutput'}], 'edges': [{'source': 0, 'target': 1}, {'source': 1, 'target': 2}]}}, events=[{'name': 'start', 'time': FakeDatetime(2023, 1, 1, 0, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc)}, {'name': 'end', 'time': FakeDatetime(2023, 1, 1, 0, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc)}], inputs={'prompts': ['System: You are a nice assistant.\nHuman: What is your name?']}, outputs={'generations': [[{'text': 'foo, bar', 'generation_info': None, 'type': 'ChatGeneration', 'message': {'lc': 1, 'type': 'constructor', 'id': ['langchain', 'schema', 'messages', 'AIMessage'], 'kwargs': {'content': 'foo, bar', 'type': 'ai', 'id': 'run-00000000-0000-4000-8000-000000000002-0', 'tool_calls': [], 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   ])
 # ---
 # name: test_each
@@ -2340,7 +2340,7 @@
 # ---
 # name: test_prompt_with_chat_model
   '''
-  ChatPromptTemplate(input_variables=['question'], messages=[SystemMessagePromptTemplate(prompt=PromptTemplate(input_variables=[], template='You are a nice assistant.')), HumanMessagePromptTemplate(prompt=PromptTemplate(input_variables=['question'], template='{question}'))])
+  ChatPromptTemplate(input_variables=['question'], input_types={}, partial_variables={}, messages=[SystemMessagePromptTemplate(prompt=PromptTemplate(input_variables=[], input_types={}, partial_variables={}, template='You are a nice assistant.'), additional_kwargs={}), HumanMessagePromptTemplate(prompt=PromptTemplate(input_variables=['question'], input_types={}, partial_variables={}, template='{question}'), additional_kwargs={})])
   | FakeListChatModel(responses=['foo'])
   '''
 # ---
@@ -2653,7 +2653,7 @@
 # ---
 # name: test_prompt_with_chat_model.2
   list([
-    Run(id=UUID('00000000-0000-4000-8000-000000000000'), name='RunnableSequence', start_time=FakeDatetime(2023, 1, 1, 0, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc), run_type='chain', end_time=FakeDatetime(2023, 1, 1, 0, 0, tzinfo=datetime.timezone.utc), extra={}, error=None, serialized={'lc': 1, 'type': 'constructor', 'id': ['langchain', 'schema', 'runnable', 'RunnableSequence'], 'kwargs': {'first': {'lc': 1, 'type': 'constructor', 'id': ['langchain', 'prompts', 'chat', 'ChatPromptTemplate'], 'kwargs': {'input_variables': ['question'], 'messages': [{'lc': 1, 'type': 'constructor', 'id': ['langchain', 'prompts', 'chat', 'SystemMessagePromptTemplate'], 'kwargs': {'prompt': {'lc': 1, 'type': 'constructor', 'id': ['langchain', 'prompts', 'prompt', 'PromptTemplate'], 'kwargs': {'input_variables': [], 'template': 'You are a nice assistant.', 'template_format': 'f-string'}, 'name': 'PromptTemplate', 'graph': {'nodes': [{'id': 0, 'type': 'schema', 'data': 'PromptInput'}, {'id': 1, 'type': 'runnable', 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'PromptInput'}, {'id': 1, 'type': 'runnable', 'data': {'id': ['langchain', 'prompts', 'chat', 'ChatPromptTemplate'], 'name': 'ChatPromptTemplate'}}, {'id': 2, 'type': 'schema', 'data': 'ChatPromptTemplateOutput'}], 'edges': [{'source': 0, 'target': 1}, {'source': 1, 'target': 2}]}}, 'last': {'lc': 1, 'type': 'not_implemented', 'id': ['langchain_core', 'language_models', 'fake_chat_models', 'FakeListChatModel'], 'repr': "FakeListChatModel(responses=['foo'])", 'name': 'FakeListChatModel', 'graph': {'nodes': [{'id': 0, 'type': 'schema', 'data': 'FakeListChatModelInput'}, {'id': 1, 'type': 'runnable', 'data': {'id': ['langchain_core', 'language_models', 'fake_chat_models', 'FakeListChatModel'], 'name': 'FakeListChatModel'}}, {'id': 2, 'type': 'schema', 'data': 'FakeListChatModelOutput'}], 'edges': [{'source': 0, 'target': 1}, {'source': 1, 'target': 2}]}}}, 'name': 'RunnableSequence', 'graph': {'nodes': [{'id': 0, 'type': 'schema', 'data': 'PromptInput'}, {'id': 1, 'type': 'runnable', 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 # ---
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 # ---
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   ])
 # ---
 # name: test_prompt_with_chat_model_async
   '''
-  ChatPromptTemplate(input_variables=['question'], messages=[SystemMessagePromptTemplate(prompt=PromptTemplate(input_variables=[], template='You are a nice assistant.')), HumanMessagePromptTemplate(prompt=PromptTemplate(input_variables=['question'], template='{question}'))])
+  ChatPromptTemplate(input_variables=['question'], input_types={}, partial_variables={}, messages=[SystemMessagePromptTemplate(prompt=PromptTemplate(input_variables=[], input_types={}, partial_variables={}, template='You are a nice assistant.'), additional_kwargs={}), HumanMessagePromptTemplate(prompt=PromptTemplate(input_variables=['question'], input_types={}, partial_variables={}, template='{question}'), additional_kwargs={})])
   | FakeListChatModel(responses=['foo'])
   '''
 # ---
@@ -3351,7 +3351,7 @@
 # ---
 # name: test_prompt_with_chat_model_async.2
   list([
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   ])
 # ---
 # name: test_prompt_with_llm
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 # ---
 # name: test_prompt_with_llm.1
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 # ---
 # name: test_prompt_with_llm.2
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 # ---
 # name: test_prompt_with_llm_parser.2
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   ])
 # ---
 # name: test_router_runnable
@@ -16678,7 +16678,7 @@
                | FakeRetriever(),
     just_to_test_lambda: RunnableLambda(...)
   }
-  | ChatPromptTemplate(input_variables=['documents', 'question'], messages=[SystemMessagePromptTemplate(prompt=PromptTemplate(input_variables=[], template='You are a nice assistant.')), HumanMessagePromptTemplate(prompt=PromptTemplate(input_variables=['documents', 'question'], template='Context:\n{documents}\n\nQuestion:\n{question}'))])
+  | ChatPromptTemplate(input_variables=['documents', 'question'], input_types={}, partial_variables={}, messages=[SystemMessagePromptTemplate(prompt=PromptTemplate(input_variables=[], input_types={}, partial_variables={}, template='You are a nice assistant.'), additional_kwargs={}), HumanMessagePromptTemplate(prompt=PromptTemplate(input_variables=['documents', 'question'], input_types={}, partial_variables={}, template='Context:\n{documents}\n\nQuestion:\n{question}'), additional_kwargs={})])
   | FakeListChatModel(responses=['foo, bar'])
   | CommaSeparatedListOutputParser()
   '''
@@ -17562,7 +17562,7 @@
 # ---
 # name: test_seq_prompt_dict
   '''
-  ChatPromptTemplate(input_variables=['question'], messages=[SystemMessagePromptTemplate(prompt=PromptTemplate(input_variables=[], template='You are a nice assistant.')), HumanMessagePromptTemplate(prompt=PromptTemplate(input_variables=['question'], template='{question}'))])
+  ChatPromptTemplate(input_variables=['question'], input_types={}, partial_variables={}, messages=[SystemMessagePromptTemplate(prompt=PromptTemplate(input_variables=[], input_types={}, partial_variables={}, template='You are a nice assistant.'), additional_kwargs={}), HumanMessagePromptTemplate(prompt=PromptTemplate(input_variables=['question'], input_types={}, partial_variables={}, template='{question}'), additional_kwargs={})])
   | RunnableLambda(...)
   | {
       chat: FakeListChatModel(responses=["i'm a chatbot"]),
diff --git a/libs/core/tests/unit_tests/runnables/test_runnable.py b/libs/core/tests/unit_tests/runnables/test_runnable.py
index d6d1a3445bc..ab2957035d5 100644
--- a/libs/core/tests/unit_tests/runnables/test_runnable.py
+++ b/libs/core/tests/unit_tests/runnables/test_runnable.py
@@ -2942,13 +2942,15 @@ Question:
     }
     assert chat_spy.call_args.args[1] == ChatPromptValue(
         messages=[
-            SystemMessage(content="You are a nice assistant."),
+            SystemMessage(
+                content="You are a nice assistant.",
+                additional_kwargs={},
+                response_metadata={},
+            ),
             HumanMessage(
-                content="""Context:
-[Document(page_content='foo'), Document(page_content='bar')]
-
-Question:
-What is your name?"""
+                content="Context:\n[Document(metadata={}, page_content='foo'), Document(metadata={}, page_content='bar')]\n\nQuestion:\nWhat is your name?",
+                additional_kwargs={},
+                response_metadata={},
             ),
         ]
     )
diff --git a/libs/core/tests/unit_tests/utils/test_pydantic.py b/libs/core/tests/unit_tests/utils/test_pydantic.py
index 5bba5e81167..c579c105b22 100644
--- a/libs/core/tests/unit_tests/utils/test_pydantic.py
+++ b/libs/core/tests/unit_tests/utils/test_pydantic.py
@@ -12,7 +12,6 @@ from langchain_core.utils.pydantic import (
     is_basemodel_instance,
     is_basemodel_subclass,
     pre_init,
-    v1_repr,
 )
 
 
@@ -195,17 +194,3 @@ def test_fields_pydantic_v1_from_2() -> None:
 
     fields = get_fields(Foo)
     assert fields == {"x": Foo.__fields__["x"]}
-
-
-def test_v1_repr() -> None:
-    from pydantic import BaseModel, Field
-
-    class Foo(BaseModel):
-        bar: int = Field(default=1, alias="baz", exclude=True)
-        x: int = Field(default=2)
-
-        def __repr__(self) -> str:
-            """Custom repr."""
-            return v1_repr(self)
-
-    assert repr(Foo(bar=2, x=3)) == "Foo(x=3)"  # type: ignore[call-arg]