🔍 Multilevel Screening Review

← Back to Report

Data Builder Output

Displaying gathered facts structured for the report generator.
⬇ output_json (ReportData format)
{
  "entity_name": "ARTKRAK",
  "entity_full_name": "ARTKRAK SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ",
  "subject_context": {
    "ARTKRAK": {
      "name": "ARTKRAK SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ",
      "context": ""
    }
  },
  "facts_by_category": {},
  "facts_by_subject": {},
  "facts_by_relation": {},
  "total_cost": {
    "task_costs": [],
    "total_override": 0.0320016
  },
  "screening_tasks": [
    {
      "task_id": "9a88c4de-93c3-41b5-9929-7a0249f2d1a2",
      "subject_type": "ENTITY",
      "subject_name": "ARTKRAK",
      "subject_full_name": "ARTKRAK SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ",
      "subject_node_id": "acb1188c-c49f-4b98-a39b-f7a659eb2deb",
      "context_description": "ARTKRAK",
      "context_data": {},
      "search_state": {
        "iterations": [
          {
            "iteration_number": 1,
            "category": "CRIMINAL",
            "prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**ARTKRAK**\nKontekst pomocniczy: ARTKRAK SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, ARTKRAK, \n\nDla każdego etapu postępuj zgodnie z regułami:\n- Match entity names EXACTLY as provided.\n- Do NOT return phonetic, similar, or misspelled names.\n- Do NOT infer alternative spellings.\n- Do NOT normalize or autocorrect names.\n- If no exact match exists, return an empty result.\n- Do NOT suggest similar entities.\n- Use Kontekst pomocniczy to validate reasult.\n- Nie wnioskuj sam o podmiotach powiąznych. Powiązane podmioty są tylko \"Kontekst pomocniczy\"\n\n\nChcę mieć:\nETAPY:\nSzukaj adverse media dla ARTKRAK w kategorii: \"Sprawy karne i postępowania prokuratorskie\n\nUwzględniaj tylko informacje dotyczące:\n- postępowań karnych\n- śledztw lub dochodzeń prowadzonych przez prokuraturę lub organy ścigania\n- zarzutów karnych, aktu oskarżenia, zatrzymań, aresztowań\n- przestępstw lub podejrzeń popełnienia przestępstwa\n\nNie uwzględniaj informacji dotyczących:\n- kar administracyjnych\n- decyzji regulatorów (np. GIIF, KNF, UOKiK, organy nadzorcze)\n- postępowań administracyjnych\n- sporów cywilnych lub gospodarczych\n- kontroli regulatora bez zarzutów karnych\n\nJeśli sprawa dotyczy wyłącznie sankcji administracyjnej lub naruszenia regulacyjnego, pomiń ją.\n\"\n\nIteracja: 1\nDotychczas sprawdzone kategorie: brak\n\n1. Skup się na podmiocie ARTKRAK i powiązanych osobach/firmach.\n2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.\n\nZASADY:\n- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła (raw_text)\n- NIE generuj informacji bez potwierdzenia w źródłach\n- NIE podsumowuj, NIE oceniaj ryzyka – to zrobi inny system\n- Podaj tylko FAKTY i ŹRÓDŁA\n- Jeżeli znajdziesz w artykule takie dane identyfikacyjne jak: data urodzenia, drugie imię, PESEL, NIP, KRS, REGON, zwróć je w polu context\n- source_urls: tylko jeden URL na finding; nie łącz wielu URL w jeden finding\n",
            "response_text": "",
            "findings_count": 0,
            "facts_extracted": 0,
            "cost": {
              "input_tokens": 0,
              "output_tokens": 0,
              "total_tokens": 0,
              "web_searches": 0,
              "visit_webpages": 0,
              "browser_automations": 0,
              "code_executions": 0,
              "wolfram_alpha_executions": 0,
              "cost_usd": 0.0
            },
            "information_gain": 0.0,
            "timestamp": "2026-04-10T15:38:42.124770",
            "error_message": "<failed_attempts>\n\n<generation number=\"1\">\n<exception>\n    Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for model `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct` in organization `org_01kd5hte0zfn7v8twkyh2ebpqv` service tier `on_demand` on tokens per minute (TPM): Limit 300000, Used 292659, Requested 13734. Please try again in 1.2786s. ', 'type': 'compound', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}\n</exception>\n<completion>\n    None\n</completion>\n</generation>\n\n<generation number=\"2\">\n<exception>\n    Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for model `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct` in organization `org_01kd5hte0zfn7v8twkyh2ebpqv` service tier `on_demand` on tokens per minute (TPM): Limit 300000, Used 285422, Requested 24816. Please try again in 2.0476s. ', 'type': 'compound', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}\n</exception>\n<completion>\n    None\n</completion>\n</generation>\n\n</failed_attempts>\n\n<last_exception>\n    Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for model `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct` in organization `org_01kd5hte0zfn7v8twkyh2ebpqv` service tier `on_demand` on tokens per minute (TPM): Limit 300000, Used 285422, Requested 24816. Please try again in 2.0476s. ', 'type': 'compound', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}\n</last_exception>"
          },
          {
            "iteration_number": 2,
            "category": "CORRUPTION",
            "prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**ARTKRAK**\nKontekst pomocniczy: ARTKRAK SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, ARTKRAK, \n\nDla każdego etapu postępuj zgodnie z regułami:\n- Match entity names EXACTLY as provided.\n- Do NOT return phonetic, similar, or misspelled names.\n- Do NOT infer alternative spellings.\n- Do NOT normalize or autocorrect names.\n- If no exact match exists, return an empty result.\n- Do NOT suggest similar entities.\n- Use Kontekst pomocniczy to validate reasult.\n- Nie wnioskuj sam o podmiotach powiąznych. Powiązane podmioty są tylko \"Kontekst pomocniczy\"\n\n\nChcę mieć:\nETAPY:\nSzukaj adverse media dla ARTKRAK w kategorii: \"Korupcja, łapownictwo i przestępstwa korupcyjne.\n\nUwzględniaj tylko informacje, które wskazują na:\n- podejrzenie korupcji lub łapownictwa w spółce,\n- śledztwo lub dochodzenie dotyczące korupcji prowadzone przez prokuraturę lub organy ścigania,\n- postawienie zarzutów korupcyjnych osobie powiązanej ze spółką (np. członkowi zarządu, pracownikowi, właścicielowi),\n- akt oskarżenia, zatrzymanie lub skazanie w sprawie korupcyjnej,\n- sprzedajność urzędniczą z udziałem STS lub jego kluczowych osób,\n- nadużycia finansowe, \n- oszustwa gospodarcze, \n- wyłudzenia, \n- przestępstwa na rynku kapitałowym (wykorzystanie informacji poufnej,  manipulacje kursem, wprowadzanie inwestorów w błąd, poważne naruszenia obowiązków informacyjnych), jeśli są łączone z zarzutami nadużyć lub przestępstw gospodarczych.\n\nNie uwzględniaj informacji dotyczących:\n- kar administracyjnych lub sankcji regulatorów (np. GIIF, KNF, UOKiK),\n- postępowań administracyjnych lub naruszeń regulacyjnych,\n- kar finansowych nałożonych przez organy nadzorcze,\n- ogólnych nieprawidłowości lub sporów biznesowych, które nie dotyczą korupcji,\n- czysto technicznych naruszeń AML (np. brak wyznaczenia osoby, brak procedury)\n\nKonflikt kategorii (CRIMINAL vs CORRUPTION vs GOVERNANCE):\n- jeżeli zdarzenie ma charakter zarówno karny, jak i korupcyjny (np. insider trading, poważne oszustwo gospodarcze), to traktuj je jako CORRUPTION, ale nie twórz osobnego dodatkowego rekordu tylko po to, by duplikować CRIMINAL.\n- jeżeli zdarzenie dotyczy wyłącznie kary administracyjnej za brak procedur AML (bez zarzutu oszustwa/korupcji)\n\nDodawaj wynik tylko wtedy, gdy artykuł jasno wskazuje na **korupcję lub zarzuty korupcyjne**, a nie jedynie na naruszenie przepisów lub sankcję administracyjną.\n\"\n\nIteracja: 2\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL\n\n1. Skup się na podmiocie ARTKRAK i powiązanych osobach/firmach.\n2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.\n\nZASADY:\n- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła (raw_text)\n- NIE generuj informacji bez potwierdzenia w źródłach\n- NIE podsumowuj, NIE oceniaj ryzyka – to zrobi inny system\n- Podaj tylko FAKTY i ŹRÓDŁA\n- Jeżeli znajdziesz w artykule takie dane identyfikacyjne jak: data urodzenia, drugie imię, PESEL, NIP, KRS, REGON, zwróć je w polu context\n- source_urls: tylko jeden URL na finding; nie łącz wielu URL w jeden finding\n",
            "response_text": "",
            "findings_count": 0,
            "facts_extracted": 0,
            "cost": {
              "input_tokens": 0,
              "output_tokens": 0,
              "total_tokens": 0,
              "web_searches": 0,
              "visit_webpages": 0,
              "browser_automations": 0,
              "code_executions": 0,
              "wolfram_alpha_executions": 0,
              "cost_usd": 0.0
            },
            "information_gain": 0.0,
            "timestamp": "2026-04-10T15:39:28.710771",
            "error_message": "<failed_attempts>\n\n<generation number=\"1\">\n<exception>\n    Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for model `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct` in organization `org_01kd5hte0zfn7v8twkyh2ebpqv` service tier `on_demand` on tokens per minute (TPM): Limit 300000, Used 297572, Requested 12460. Please try again in 2.006399999s. ', 'type': 'compound', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}\n</exception>\n<completion>\n    None\n</completion>\n</generation>\n\n<generation number=\"2\">\n<exception>\n    Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for model `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct` in organization `org_01kd5hte0zfn7v8twkyh2ebpqv` service tier `on_demand` on tokens per minute (TPM): Limit 300000, Used 293636, Requested 13345. Please try again in 1.3962s. ', 'type': 'compound', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}\n</exception>\n<completion>\n    None\n</completion>\n</generation>\n\n</failed_attempts>\n\n<last_exception>\n    Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for model `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct` in organization `org_01kd5hte0zfn7v8twkyh2ebpqv` service tier `on_demand` on tokens per minute (TPM): Limit 300000, Used 293636, Requested 13345. Please try again in 1.3962s. ', 'type': 'compound', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}\n</last_exception>"
          },
          {
            "iteration_number": 3,
            "category": "GOVERNANCE",
            "prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**ARTKRAK**\nKontekst pomocniczy: ARTKRAK SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, ARTKRAK, \n\nDla każdego etapu postępuj zgodnie z regułami:\n- Match entity names EXACTLY as provided.\n- Do NOT return phonetic, similar, or misspelled names.\n- Do NOT infer alternative spellings.\n- Do NOT normalize or autocorrect names.\n- If no exact match exists, return an empty result.\n- Do NOT suggest similar entities.\n- Use Kontekst pomocniczy to validate reasult.\n- Nie wnioskuj sam o podmiotach powiąznych. Powiązane podmioty są tylko \"Kontekst pomocniczy\"\n\n\nChcę mieć:\nETAPY:\nSzukaj adverse media dla ARTKRAK w kategorii: \"GOVERNANCE\"\n\nIteracja: 3\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION\n\n1. Skup się na podmiocie ARTKRAK i powiązanych osobach/firmach.\n2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.\n\nZASADY:\n- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła (raw_text)\n- NIE generuj informacji bez potwierdzenia w źródłach\n- NIE podsumowuj, NIE oceniaj ryzyka – to zrobi inny system\n- Podaj tylko FAKTY i ŹRÓDŁA\n- Jeżeli znajdziesz w artykule takie dane identyfikacyjne jak: data urodzenia, drugie imię, PESEL, NIP, KRS, REGON, zwróć je w polu context\n- source_urls: tylko jeden URL na finding; nie łącz wielu URL w jeden finding\n",
            "response_text": "{\"findings\":[],\"no_findings_reason\":\"No adverse media findings for ARTKRAK in the GOVERNANCE category.\"}",
            "findings_count": 0,
            "facts_extracted": 0,
            "cost": {
              "input_tokens": 19595,
              "output_tokens": 667,
              "total_tokens": 20262,
              "web_searches": 1,
              "visit_webpages": 0,
              "browser_automations": 0,
              "code_executions": 0,
              "wolfram_alpha_executions": 0,
              "cost_usd": 0.01133945
            },
            "information_gain": 0.0,
            "timestamp": "2026-04-10T15:39:37.671935"
          },
          {
            "iteration_number": 4,
            "category": "REPUTATIONAL",
            "prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**ARTKRAK**\nKontekst pomocniczy: ARTKRAK SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, ARTKRAK, \n\nDla każdego etapu postępuj zgodnie z regułami:\n- Match entity names EXACTLY as provided.\n- Do NOT return phonetic, similar, or misspelled names.\n- Do NOT infer alternative spellings.\n- Do NOT normalize or autocorrect names.\n- If no exact match exists, return an empty result.\n- Do NOT suggest similar entities.\n- Use Kontekst pomocniczy to validate reasult.\n- Nie wnioskuj sam o podmiotach powiąznych. Powiązane podmioty są tylko \"Kontekst pomocniczy\"\n\n\nChcę mieć:\nETAPY:\nSzukaj adverse media dla ARTKRAK w kategorii: \"REPUTATIONAL\"\n\nIteracja: 4\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION, GOVERNANCE\n\n1. Skup się na podmiocie ARTKRAK i powiązanych osobach/firmach.\n2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.\n\nZASADY:\n- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła (raw_text)\n- NIE generuj informacji bez potwierdzenia w źródłach\n- NIE podsumowuj, NIE oceniaj ryzyka – to zrobi inny system\n- Podaj tylko FAKTY i ŹRÓDŁA\n- Jeżeli znajdziesz w artykule takie dane identyfikacyjne jak: data urodzenia, drugie imię, PESEL, NIP, KRS, REGON, zwróć je w polu context\n- source_urls: tylko jeden URL na finding; nie łącz wielu URL w jeden finding\n",
            "response_text": "{\"findings\":[],\"no_findings_reason\":\"No adverse media findings for ARTKRAK SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ.\"}",
            "findings_count": 0,
            "facts_extracted": 0,
            "cost": {
              "input_tokens": 24112,
              "output_tokens": 484,
              "total_tokens": 24596,
              "web_searches": 2,
              "visit_webpages": 0,
              "browser_automations": 0,
              "code_executions": 0,
              "wolfram_alpha_executions": 0,
              "cost_usd": 0.0199072
            },
            "information_gain": 0.0,
            "timestamp": "2026-04-10T15:40:46.524712"
          },
          {
            "iteration_number": 5,
            "category": "POLITICAL_EXPOSURE",
            "prompt_text": "Przeprowadź screening adverse media dla podmiotu:\n**ARTKRAK**\nKontekst pomocniczy: ARTKRAK SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ, ARTKRAK, \n\nDla każdego etapu postępuj zgodnie z regułami:\n- Match entity names EXACTLY as provided.\n- Do NOT return phonetic, similar, or misspelled names.\n- Do NOT infer alternative spellings.\n- Do NOT normalize or autocorrect names.\n- If no exact match exists, return an empty result.\n- Do NOT suggest similar entities.\n- Use Kontekst pomocniczy to validate reasult.\n- Nie wnioskuj sam o podmiotach powiąznych. Powiązane podmioty są tylko \"Kontekst pomocniczy\"\n\n\nChcę mieć:\nETAPY:\nSzukaj adverse media dla ARTKRAK w kategorii: \"POLITICAL_EXPOSURE\"\n\nIteracja: 5\nDotychczas sprawdzone kategorie: CRIMINAL, CORRUPTION, GOVERNANCE, REPUTATIONAL\n\n1. Skup się na podmiocie ARTKRAK i powiązanych osobach/firmach.\n2. Znajdź konkretne fakty, daty, kwoty, numery spraw.\n\nZASADY:\n- Każde znalezisko MUSI być poparte cytatem ze źródła (raw_text)\n- NIE generuj informacji bez potwierdzenia w źródłach\n- NIE podsumowuj, NIE oceniaj ryzyka – to zrobi inny system\n- Podaj tylko FAKTY i ŹRÓDŁA\n- Jeżeli znajdziesz w artykule takie dane identyfikacyjne jak: data urodzenia, drugie imię, PESEL, NIP, KRS, REGON, zwróć je w polu context\n- source_urls: tylko jeden URL na finding; nie łącz wielu URL w jeden finding\n",
            "response_text": "",
            "findings_count": 0,
            "facts_extracted": 0,
            "cost": {
              "input_tokens": 0,
              "output_tokens": 0,
              "total_tokens": 0,
              "web_searches": 0,
              "visit_webpages": 0,
              "browser_automations": 0,
              "code_executions": 0,
              "wolfram_alpha_executions": 0,
              "cost_usd": 0.0
            },
            "information_gain": 0.0,
            "timestamp": "2026-04-10T15:41:53.657343",
            "error_message": "<failed_attempts>\n\n<generation number=\"1\">\n<exception>\n    Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for model `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct` in organization `org_01kd5hte0zfn7v8twkyh2ebpqv` service tier `on_demand` on tokens per minute (TPM): Limit 300000, Used 295887, Requested 9208. Please try again in 1.018999999s. ', 'type': 'compound', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}\n</exception>\n<completion>\n    None\n</completion>\n</generation>\n\n<generation number=\"2\">\n<exception>\n    Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for model `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct` in organization `org_01kd5hte0zfn7v8twkyh2ebpqv` service tier `on_demand` on tokens per minute (TPM): Limit 300000, Used 297463, Requested 7135. Please try again in 919.6ms. ', 'type': 'compound', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}\n</exception>\n<completion>\n    None\n</completion>\n</generation>\n\n</failed_attempts>\n\n<last_exception>\n    Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for model `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct` in organization `org_01kd5hte0zfn7v8twkyh2ebpqv` service tier `on_demand` on tokens per minute (TPM): Limit 300000, Used 297463, Requested 7135. Please try again in 919.6ms. ', 'type': 'compound', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}\n</last_exception>"
          }
        ],
        "categories_checked": [
          "CRIMINAL",
          "CORRUPTION",
          "GOVERNANCE",
          "REPUTATIONAL",
          "POLITICAL_EXPOSURE"
        ],
        "findings": [],
        "facts": [],
        "cumulative_cost": 0.03124665,
        "information_gain_history": [
          0.0,
          0.0
        ],
        "stop_reason": "Max iterations reached: 5 >= 5",
        "stopped_at": "2026-04-10T15:41:53.657378",
        "failed_iterations": 3,
        "errors": [
          "Iteration 1 (CRIMINAL): <failed_attempts>\n\n<generation number=\"1\">\n<exception>\n    Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for model `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct` in organization `org_01kd5hte0zfn7v8twkyh2ebpqv` service tier `on_demand` on tokens per minute (TPM): Limit 300000, Used 292659, Requested 13734. Please try again in 1.2786s. ', 'type': 'compound', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}\n</exception>\n<completion>\n    None\n</completion>\n</generation>\n\n<generation number=\"2\">\n<exception>\n    Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for model `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct` in organization `org_01kd5hte0zfn7v8twkyh2ebpqv` service tier `on_demand` on tokens per minute (TPM): Limit 300000, Used 285422, Requested 24816. Please try again in 2.0476s. ', 'type': 'compound', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}\n</exception>\n<completion>\n    None\n</completion>\n</generation>\n\n</failed_attempts>\n\n<last_exception>\n    Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for model `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct` in organization `org_01kd5hte0zfn7v8twkyh2ebpqv` service tier `on_demand` on tokens per minute (TPM): Limit 300000, Used 285422, Requested 24816. Please try again in 2.0476s. ', 'type': 'compound', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}\n</last_exception>",
          "Iteration 2 (CORRUPTION): <failed_attempts>\n\n<generation number=\"1\">\n<exception>\n    Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for model `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct` in organization `org_01kd5hte0zfn7v8twkyh2ebpqv` service tier `on_demand` on tokens per minute (TPM): Limit 300000, Used 297572, Requested 12460. Please try again in 2.006399999s. ', 'type': 'compound', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}\n</exception>\n<completion>\n    None\n</completion>\n</generation>\n\n<generation number=\"2\">\n<exception>\n    Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for model `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct` in organization `org_01kd5hte0zfn7v8twkyh2ebpqv` service tier `on_demand` on tokens per minute (TPM): Limit 300000, Used 293636, Requested 13345. Please try again in 1.3962s. ', 'type': 'compound', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}\n</exception>\n<completion>\n    None\n</completion>\n</generation>\n\n</failed_attempts>\n\n<last_exception>\n    Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for model `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct` in organization `org_01kd5hte0zfn7v8twkyh2ebpqv` service tier `on_demand` on tokens per minute (TPM): Limit 300000, Used 293636, Requested 13345. Please try again in 1.3962s. ', 'type': 'compound', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}\n</last_exception>",
          "Iteration 5 (POLITICAL_EXPOSURE): <failed_attempts>\n\n<generation number=\"1\">\n<exception>\n    Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for model `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct` in organization `org_01kd5hte0zfn7v8twkyh2ebpqv` service tier `on_demand` on tokens per minute (TPM): Limit 300000, Used 295887, Requested 9208. Please try again in 1.018999999s. ', 'type': 'compound', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}\n</exception>\n<completion>\n    None\n</completion>\n</generation>\n\n<generation number=\"2\">\n<exception>\n    Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for model `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct` in organization `org_01kd5hte0zfn7v8twkyh2ebpqv` service tier `on_demand` on tokens per minute (TPM): Limit 300000, Used 297463, Requested 7135. Please try again in 919.6ms. ', 'type': 'compound', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}\n</exception>\n<completion>\n    None\n</completion>\n</generation>\n\n</failed_attempts>\n\n<last_exception>\n    Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit reached for model `meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct` in organization `org_01kd5hte0zfn7v8twkyh2ebpqv` service tier `on_demand` on tokens per minute (TPM): Limit 300000, Used 297463, Requested 7135. Please try again in 919.6ms. ', 'type': 'compound', 'code': 'rate_limit_exceeded'}}\n</last_exception>"
        ]
      }
    }
  ],
  "total_facts": 0,
  "total_findings": 0,
  "structure_summary": "ARTKRAK SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ została wymieniona jedynie jako nazwa podmiotu, bez dodatkowych informacji o jej strukturze własnościowej, zarządzie czy podmiotach powiązanych. W związku z brakiem szczegółowych danych nie można określić, kto jest jej właścicielem, jakie osoby pełnią kluczowe funkcje zarządcze ani jakie istnieją powiązania z innymi podmiotami. Brak tych informacji utrudnia przeprowadzenie pełnej analizy AML, w szczególności identyfikację ewentualnych beneficjentów rzeczywistych, anonimowych właścicieli czy skomplikowanych struktur własnościowych."
}