API Skrining Dompet On-demand: Tanpa Transaksi

Sesekali Anda perlu memeriksa risiko AML dompet kripto sebelum ada transaksi yang dicatat, misalnya saat pelanggan menambahkan alamat penarikan, atau saat tim kepatuhan Anda ingin memeriksa alamat secara ad hoc. Endpoint skrining dompet sesuai permintaan menyaring satu alamat dan mengembalikan hasil risiko lengkap tanpa membuat transaksi. Ini adalah padanan mandiri dari skrining kripto otomatis yang berjalan selama pengajuan transaksi. Keduanya menggunakan penyedia analitik blockchain yang sama dan bentuk hasil yang sama.

Kapan digunakan

Kasus penggunaan	Endpoint
Pra-cek alamat tanpa transaksi yang akan dicatat	Skrining Dompet — `POST /v3/wallet-screening/`
Saring dompet sebagai bagian dari setoran/penarikan yang dicatat	Buat Transaksi dengan `currency_kind: "crypto"`

Skrining dompet tidak menulis apa pun ke tabel transaksi. Jika Anda membutuhkan hasil skrining yang terlampir pada transaksi yang dipantau (dengan aturan, alert, dan webhook), ajukan transaksi sebagai gantinya.

Prasyarat

Pemantauan transaksi harus dikonfigurasi untuk aplikasi dengan salah satu penyedia terkelola atau kunci penyedia yang sudah ada. Konfigurasikan di Transaksi > Pengaturan > Provider Preferences di Business Console. Jika tidak ada penyedia yang dikonfigurasi, endpoint mengembalikan 409 Conflict.

Permintaan

POST https://verification.didit.me/v3/wallet-screening/ Lakukan autentikasi dengan header x-api-key.

Kolom	Tipe	Wajib	Deskripsi
`wallet_address`	string	Ya	Alamat atau identifier jaringan yang akan disaring. Harus sesuai dengan jaringan yang dipilih, misalnya `0x` + 40 karakter heksadesimal untuk rantai EVM, atau identifier Lightning yang diterima oleh penyedia Anda. Alias: `address`.
`blockchain`	string	Tidak	Identifier aset / jaringan. Jika dihilangkan, Didit membaca jaringan dari format alamat: alamat `bc1`, `1` dan `3` adalah Bitcoin (`BTC`), alamat `T` adalah Tron (`TRX`), dan kunci publik base58 adalah Solana (`SOL`). Alamat `0x` valid di setiap jaringan EVM, sehingga endpoint mengembalikan `422` dengan `candidate_chains` dan tidak ada yang disaring atau ditagih; kirim ulang dengan jaringan yang sudah diatur. Format lain mengembalikan `400`. Nilai yang diterima: `BTC`, `LIGHTNING`, `ETH`, `LTC`, `XRP`, `BCH`, `DOGE`, `TRX`, `SOL`, `MATIC`, `BNB`, `BASE`, `OP`, `ARB`, `AVAX`, `ADA`, `XLM`, `HBAR`, `CELO`, `MODE`, `PLUME`, `USDT`, `USDC`. Nama jaringan umum juga diterima, misalnya `POLYGON` atau `POL` untuk `MATIC`, `BSC` untuk `BNB`, dan `TRON` untuk `TRX`. Alias: `currency`.
`direction`	string	Tidak	`inbound`, `outbound`, `deposit`, atau `withdrawal`. Konteks opsional untuk penyedia; hilangkan untuk skrining netral sebelum transfer. Nilai ini tidak mengubah `risk_score`, `severity`, atau rincian aliran dana yang dikembalikan (lihat catatan di bagian Respons).

Cakupan jaringan

Skrining terkelola mendukung Base (BASE), Optimism (OP), dan Arbitrum One (ARB) untuk skrining dompet maupun skrining hash transaksi. Penyedia yang terhubung mungkin memiliki cakupan yang berbeda; sebuah rantai juga harus didukung oleh penyedia dan akun yang Anda pilih. Celo (CELO), Mode (MODE), dan Plume (PLUME) disaring melalui akun TRM Labs yang terhubung (Marketplace, bawa kunci Anda sendiri); skrining terkelola tidak mencakupnya dan mengembalikan 400. Jangan kirim ETH untuk jaringan EVM lain: alamat yang sama dapat memiliki aktivitas dan risiko yang berbeda di setiap rantai. Dengan skrining terkelola, USDT dan USDC adalah alias lama untuk Ethereum, bukan pencarian di setiap jaringan tempat token tersebut ada. Gunakan identifier jaringan (ETH, TRX, SOL, MATIC, BNB, BASE, OP, ARB, AVAX, ADA, XLM, HBAR, atau dengan TRM Labs CELO, MODE, atau PLUME) untuk jaringan yang sebenarnya digunakan dompet tersebut. Untuk token dalam transaksi yang dicatat, simpan token di transaction_details.currency dan tentukan jaringannya secara terpisah di transaction_details.crypto_params.crypto_chain. Lihat pemilihan aset dan jaringan.

LIGHTNING hanya tersedia jika aplikasi memiliki penyedia BYOK Elliptic atau Chainalysis yang terhubung di Marketplace. Fitur ini tidak tersedia dengan Merkle Science terkelola, atau dengan Crystal maupun TRM Labs. Permintaan tanpa penyedia yang didukung dan terhubung mengembalikan 400 dan tidak disaring maupun ditagih.

curl -X POST https://verification.didit.me/v3/wallet-screening/ \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "wallet_address": "0x94f1b9b64e2932f6a2db338f616844400cd58e8a",
    "blockchain": "ETH"
  }'

Respons

Respons adalah hasil skrining terstandardisasi. Bentuknya identik dengan hasil provider WALLET_SCREENING yang dikembalikan oleh skrining transaksi.

Kolom	Tipe	Deskripsi
`provider`	string	Penyedia yang melakukan skrining terhadap alamat (`merklescience`, `crystal`, `chainalysis`, `elliptic`, `trmlabs`).
`screening_type`	string	Selalu `WALLET_SCREENING`.
`risk_score`	integer	Skor risiko ternormalisasi 0–100. Merkle Science menilai alamat dengan `0-5`, yang dipetakan ke `0`, `15`, `35`, `55`, `75` atau `95`.
`severity`	string	Kelompok tingkat risiko yang diturunkan dari `risk_score` (lihat catatan di bawah): `UNKNOWN`, `LOW`, `MEDIUM`, `HIGH`, atau `CRITICAL`.
`status`	string	`SCREENED`, `PENDING`, atau `ERROR`.
`summary`	string	Ringkasan yang dapat dibaca manusia.
`wallet_address`	string	Alamat yang didiskrining.
`blockchain`	string	Blockchain yang didiskrining.
`sanctions_hit`	boolean	`true` ketika dompet yang didiskrining terkena sanksi, atau ketika dana dari salah satu pihak lawannya berasal dari entitas yang terkena sanksi (paparan). Kolom ini tidak membedakan keduanya.
`pep_counterparty`	boolean \| null	Paparan Politically Exposed Person (PEP). `null` ketika tidak ada temuan PEP yang tersedia, yang terjadi pada setiap hasil saat ini karena tidak ada provider yang melaporkannya. `false` hanya untuk hasil skrining negatif yang eksplisit. Jangan membaca `null` sebagai pemeriksaan PEP yang sudah selesai.
`dominant_risk_category`	string \| null	Kategori risiko tinggi dengan bobot tertinggi, atau `null`.
`risk_factors`	array	Penjelasan `risk_score` yang diurutkan: apa yang menghasilkan putusan ini. Lihat Faktor risiko.
`source_of_funds`	array	Dari mana dana diterima, per entitas. Lihat Rincian paparan.
`destination_of_funds`	array	Ke mana dana dikirim, per entitas. Bentuk entrinya sama dengan `source_of_funds`.
`counterparty_connections`	array	Entitas yang dikaitkan oleh provider dengan alamat ini. Lihat Koneksi pihak lawan.
`network_nodes`, `network_edges`	array	Graf paparan untuk skrining transaksi. Kosong pada hasil skrining dompet.
`transaction_hash`, `block_timestamp`, `total_value_usd`, `fee_usd`, `transaction_flows_status`, `transaction_flows_error`	null	Kolom skrining transaksi yang juga terdapat dalam bentuk hasil. Selalu `null` pada hasil skrining dompet.
`sender_rows`, `receiver_rows`, `transaction_flows`	array	Kolom skrining transaksi. Selalu kosong pada hasil skrining dompet.
`raw_response`	object	Payload asli dari provider. Bentuknya spesifik untuk setiap provider dan dapat berubah tanpa pemberitahuan. Baca kolom ternormalisasi di atas, jangan mem-parsing-nya.
`report_signature`	string	Tanda tangan opak atas hasil ini, dibatasi untuk aplikasi Anda. Kirim ulang respons tanpa diubah, termasuk kolom ini, untuk merendernya sebagai PDF.

Cara severity ditetapkan. severity adalah kelompok dari risk_score ternormalisasi: 0-9 → UNKNOWN, 10-39 → LOW, 40-69 → MEDIUM, 70-89 → HIGH, 90-100 → CRITICAL. UNKNOWN adalah kelompok terendah, bukan status terpisah “tidak ada data”. risk_score: 0 (kasus alamat bersih yang umum) berarti provider tidak mengembalikan penilaian negatif, sedangkan skor bukan nol dalam rentang 1-9 adalah sinyal nyata tetapi di bawah LOW. Jadi baca risk_score itu sendiri, bukan hanya kelompoknya. Bagaimanapun juga, jangan tampilkan UNKNOWN sebagai “bersih” atau “lolos” yang tegas.direction tidak mengubah model risiko. Kolom opsional direction hanya diteruskan ke provider sebagai konteks. Kolom ini tidak memengaruhi risk_score, severity, atau daftar rincian mana yang dikembalikan: baik source_of_funds maupun destination_of_funds selalu dikembalikan. Karena itu, mengubah atau menghilangkan direction tidak memerlukan skrining ulang untuk alamat yang sudah pernah diskrining.

Faktor risiko

risk_factors adalah jawaban yang diurutkan atas pertanyaan “mengapa alamat ini diberi skor seperti ini”. Provider menilai alamat dengan model mereka sendiri dan hanya mengembalikan putusan. Merkle Science mengembalikan bilangan bulat 0-5, sehingga risk_score saja tidak dapat ditindaklanjuti. Setiap entri menyebutkan satu pendorong, diurutkan dari risiko tinggi lebih dulu, lalu menurut nilai yang mengalir melewatinya.

Kolom	Tipe	Deskripsi
`source`	string	`attribution` (apa yang dinyatakan provider tentang alamat itu, yaitu tag atau klusternya sendiri) atau `exposure` (ke mana dananya benar-benar bergerak).
`category`	string	Kategori risiko ternormalisasi, dengan kosakata yang sama seperti rincian paparan.
`label`	string	Penyebutan asli dari provider, misalnya `Gambling / Crypto only`. Gunakan ini di UI karena cocok dengan yang akan Anda lihat di konsol provider.
`entity_name`	string \| null	Entitas yang dikaitkan, misalnya situs judi atau bursa. Contoh di halaman ini menggunakan placeholder seperti `Example Gambling`.
`direction`	string	`incoming`, `outgoing`, `connected`, `attribution` (tag alamat itu sendiri), atau `unknown` ketika provider tidak melaporkan arah.
`exposure_type`	string	`direct` (1 hop), `indirect` (multi-hop), `attribution` (tag alamat itu sendiri), atau `unknown` ketika provider tidak menyatakan berapa hop jaraknya dari pihak lawan. Perlakukan `unknown` sebagai tidak terklasifikasi, jangan pernah sebagai `direct`.
`amount_usd`	number \| null	Nilai USD yang dikaitkan dengan pendorong ini.
`percentage`	number	Porsi dari total volume yang diskrining milik alamat, kedua arah digabung. Berbeda dengan `percentage` di dalam `source_of_funds` / `destination_of_funds`, yang dinormalisasi per arah. Nilai ini dapat dibandingkan dan dijumlahkan di seluruh daftar.
`is_high_risk`	boolean	Apakah kategori tersebut termasuk yang diperlakukan Didit sebagai risiko tinggi (`sanctioned`, `mixer`, `stolen_funds`, `ransomware`, `scam`, `darknet_market`, `terrorist_financing`, `child_exploitation`, `hacked_exchange`, `high_risk_exchange`, `seized_funds`).
`description`	string	Satu baris penjelasan pendorong, misalnya `9.01% indirect outgoing exposure to Gambling / Crypto only (Example Gambling)`.

Skor tinggi tanpa faktor is_high_risk adalah hasil yang nyata dan bermakna. Artinya provider menilai alamat tersebut dengan model paparannya sendiri tanpa melaporkan kecocokan sanksi, PEP, atau entitas yang dikaitkan. Faktor yang tercantum adalah aliran dana di balik penilaian tersebut. summary menyatakan hal ini secara eksplisit, jadi perlakukan alamat ini sebagai “tinjau alirannya”, bukan sebagai temuan yang terkonfirmasi. risk_factors dibatasi pada lima pendorong terkuat. source_of_funds dan destination_of_funds selalu memuat rincian lengkap.risk_factors adalah kolom tingkat teratas, bukan kolom bersarang. Hasil yang diskrining sebelum kolom ini ada tidak menyertakan kunci tersebut sama sekali. Baca sebagai daftar kosong, jangan mengasumsikan penjelasannya kosong.

Rincian paparan

Setiap entri dalam source_of_funds / destination_of_funds menggambarkan satu entitas yang bertukar dana dengan alamat tersebut:

Kolom	Tipe	Deskripsi
`category`	string	Kategori risiko yang telah dinormalisasi (`exchange_licensed`, `dex`, `defi`, `mixer`, `sanctioned`, `darknet_market`, `stolen_funds`, …).
`entity_name`	string \| null	Entitas yang diatribusikan, misalnya bursa, mixer, atau kelompok yang terkena sanksi. Contoh di halaman ini menggunakan placeholder.
`entity_type`	string \| null	Tipe entitas dari penyedia (`Exchange`, `DeFi`, `Sanctions`).
`entity_subtype`	string \| null	Subtipe yang lebih rinci (`Mandatory KYC and AML`, `OFAC`).
`description`	string \| null	`entity_type / entity_subtype`, sebagaimana penyedia memberi label pada entitas.
`exposure_direction`	string	`incoming`, `outgoing`, atau `connected`.
`exposure_type`	string	`direct` (1 hop) atau `indirect` (multi-hop).
`is_direct`	boolean	`true` ketika `exposure_type` bernilai `direct`.
`amount_usd`	number \| null	Nilai USD yang diatribusikan ke entitas.
`percentage`	number	Bagian dari total paparan pada arah tersebut (0–100).
`hops`	integer \| null	Jumlah hop ke entitas (`1` untuk pihak lawan langsung), jika penyedia melaporkannya. Selalu `null` untuk Merkle Science, yang hanya melaporkan apakah paparan bersifat langsung atau tidak langsung: gunakan `exposure_type`.
`country`	string \| null	Kode negara ISO 3166-1 alpha-2 utama dari entitas. Kosong atau `null` ketika penyedia tidak mengetahuinya.
`provider_entity_id`, `provider_entity_type_id`, `provider_entity_subtype_id`	string \| null	Identifier milik penyedia untuk entitas dan tipenya.
`raw_amount`, `raw_currency`	number \| null, string \| null	Jumlah dalam satuan aset itu sendiri, jika penyedia melaporkannya.

Koneksi pihak lawan

counterparty_connections mencantumkan entitas yang diatribusikan penyedia ke alamat yang diskrining. Untuk Merkle Science, entitas ini berasal dari tag pemilik dan tag pengguna milik alamat itu sendiri, sehingga entitas yang sama bisa muncul dua kali. Entitas ini juga tidak membawa aliran dana: received_usd, sent_usd, received_hops, dan sent_hops bernilai null, serta percentage bernilai 0.0. Baca aliran dana dari source_of_funds dan destination_of_funds.

Kolom	Tipe	Deskripsi
`entity_name`	string \| null	Entitas yang diatribusikan.
`entity_type`	string \| null	Tipe entitas dari penyedia.
`entity_subtype`	string \| null	Subtipe yang lebih rinci.
`categories`	array	Kategori risiko yang telah dinormalisasi dari entitas.
`risk_level`	string	Menggunakan huruf kecil dan bergantung pada penyedia. Untuk Merkle Science, ini adalah grade risiko 0-5 milik alamat itu sendiri (`no_risk`, `low`, `medium_low`, `medium`, `high`, `critical`), dinaikkan menjadi `high` ketika kategori entitas berisiko tinggi. Ini bukan grade terpisah untuk entitas.
`is_direct`	boolean	Selalu `true` untuk Merkle Science, karena koneksinya berupa atribusi, bukan pihak lawan.
`received_usd`, `sent_usd`	number \| null	USD yang diterima dari dan dikirim ke entitas, jika penyedia melaporkannya.
`received_hops`, `sent_hops`	integer \| null	Hop ke entitas di setiap arah, jika penyedia melaporkannya.
`percentage`	number	Bagian dari paparan alamat, jika penyedia melaporkannya; jika tidak, `0.0`.
`country`	string \| null	Negara entitas, jika diketahui.
`provider_entity_id`	string \| null	Identifier milik penyedia untuk entitas.

Jangan menentukan perutean berdasarkan counterparty_connections[].risk_level atau counterparty_connections[].is_direct: untuk Merkle Science, yang pertama mengulang grade risiko alamat itu sendiri (baca risk_score) dan yang kedua selalu true. Gunakan sanctions_hit, dominant_risk_category, dan risk_factors[].is_high_risk untuk keputusan, serta exposure_type di source_of_funds / destination_of_funds untuk mengetahui apakah paparan bersifat langsung.

Contoh

Respons nyata untuk alamat dalam daftar sanksi OFAC, yang diskrining dengan Merkle Science. Hanya raw_response yang dipersingkat dan report_signature diganti:

{
  "provider": "merklescience",
  "screening_type": "WALLET_SCREENING",
  "risk_score": 95,
  "severity": "CRITICAL",
  "status": "SCREENED",
  "summary": "Merkle Science risk: Critical (5/5). SANCTIONS HIT. Dominant risk: sanctioned. Driven by: the address is attributed to Sanctions / OFAC (Example Sanctions)",
  "wallet_address": "0x94f1b9b64e2932f6a2db338f616844400cd58e8a",
  "transaction_hash": null,
  "blockchain": "ETH",
  "block_timestamp": null,
  "total_value_usd": null,
  "fee_usd": null,
  "sender_rows": [],
  "receiver_rows": [],
  "transaction_flows": [],
  "transaction_flows_status": null,
  "transaction_flows_error": null,
  "source_of_funds": [
    {
      "category": "sanctioned",
      "percentage": 100.0,
      "amount_usd": 9813695.0,
      "entity_name": "Example Sanctions",
      "entity_type": "Sanctions",
      "entity_subtype": "OFAC",
      "hops": null,
      "description": "Sanctions / OFAC",
      "is_direct": true,
      "exposure_direction": "incoming",
      "exposure_type": "direct",
      "provider_entity_id": "118885",
      "provider_entity_type_id": "30",
      "provider_entity_subtype_id": "125",
      "country": "",
      "raw_amount": null,
      "raw_currency": null
    }
  ],
  "destination_of_funds": [
    {
      "category": "defi",
      "percentage": 84.824453,
      "amount_usd": 7783414.38,
      "entity_name": "Example DeFi 7",
      "entity_type": "DeFi",
      "entity_subtype": "Bridges",
      "hops": null,
      "description": "DeFi / Bridges",
      "is_direct": false,
      "exposure_direction": "outgoing",
      "exposure_type": "indirect",
      "provider_entity_id": "118459",
      "provider_entity_type_id": "33",
      "provider_entity_subtype_id": "143",
      "country": "",
      "raw_amount": null,
      "raw_currency": null
    },
    {
      "category": "defi",
      "percentage": 15.175547,
      "amount_usd": 1392494.37,
      "entity_name": "Example DeFi 2",
      "entity_type": "DeFi",
      "entity_subtype": "Yield Aggregator",
      "hops": null,
      "description": "DeFi / Yield Aggregator",
      "is_direct": false,
      "exposure_direction": "outgoing",
      "exposure_type": "indirect",
      "provider_entity_id": "90192",
      "provider_entity_type_id": "33",
      "provider_entity_subtype_id": "142",
      "country": "",
      "raw_amount": null,
      "raw_currency": null
    }
  ],
  "counterparty_connections": [
    {
      "entity_name": "Example Sanctions",
      "entity_type": "Sanctions",
      "entity_subtype": "OFAC",
      "risk_level": "critical",
      "categories": [
        "sanctioned"
      ],
      "received_usd": null,
      "sent_usd": null,
      "received_hops": null,
      "sent_hops": null,
      "percentage": 0.0,
      "is_direct": true,
      "country": null,
      "provider_entity_id": null
    },
    {
      "entity_name": "Example Sanctions",
      "entity_type": "Sanctions",
      "entity_subtype": "OFAC",
      "risk_level": "critical",
      "categories": [
        "sanctioned"
      ],
      "received_usd": null,
      "sent_usd": null,
      "received_hops": null,
      "sent_hops": null,
      "percentage": 0.0,
      "is_direct": true,
      "country": null,
      "provider_entity_id": null
    }
  ],
  "network_nodes": [],
  "network_edges": [],
  "sanctions_hit": true,
  "pep_counterparty": null,
  "dominant_risk_category": "sanctioned",
  "risk_factors": [
    {
      "source": "attribution",
      "category": "sanctioned",
      "label": "Sanctions / OFAC",
      "entity_name": "Example Sanctions",
      "direction": "attribution",
      "exposure_type": "attribution",
      "amount_usd": null,
      "percentage": 0.0,
      "is_high_risk": true,
      "description": "the address is attributed to Sanctions / OFAC (Example Sanctions)"
    },
    {
      "source": "exposure",
      "category": "sanctioned",
      "label": "Sanctions / OFAC",
      "entity_name": "Example Sanctions",
      "direction": "incoming",
      "exposure_type": "direct",
      "amount_usd": 9813695.0,
      "percentage": 51.679304,
      "is_high_risk": true,
      "description": "51.6793% direct incoming exposure to Sanctions / OFAC (Example Sanctions)"
    },
    {
      "source": "exposure",
      "category": "defi",
      "label": "DeFi / Bridges",
      "entity_name": "Example DeFi 7",
      "direction": "outgoing",
      "exposure_type": "indirect",
      "amount_usd": 7783414.38,
      "percentage": 40.987766,
      "is_high_risk": false,
      "description": "40.9878% indirect outgoing exposure to DeFi / Bridges (Example DeFi 7)"
    },
    {
      "source": "exposure",
      "category": "defi",
      "label": "DeFi / Yield Aggregator",
      "entity_name": "Example DeFi 2",
      "direction": "outgoing",
      "exposure_type": "indirect",
      "amount_usd": 1392494.37,
      "percentage": 7.33293,
      "is_high_risk": false,
      "description": "7.33293% indirect outgoing exposure to DeFi / Yield Aggregator (Example DeFi 2)"
    }
  ],
  "raw_response": {
    "...": "provider-specific details"
  },
  "report_signature": "<hmac-sha256 over the result, scoped to your application>"
}

Contoh ini menggambarkan bentuk respons, bukan keputusan yang dijamin untuk alamat nyata. Skor risiko dan paparan sanksi bergantung pada jaringan yang dipilih, intelijen terkini, dan kebijakan risiko yang dikonfigurasi. Atribusi ke bursa tidak berarti skor risikonya nol: dompet bursa dapat memiliki paparan sanksi melalui aliran dananya. sanctions_hit: true dapat menunjukkan bahwa dompet itu sendiri terkena sanksi, atau hanya bahwa dananya memiliki paparan sanksi. Dengan sendirinya, nilai ini tidak berarti pemilik dompet yang diskrining terkena sanksi. Ketika skrining yang sama dijalankan pada transaksi yang tercatat, aturan juga dapat membaca custom_values.wallet_sanctioned, yang bernilai true hanya jika penyedia mengatribusikan dompet itu sendiri ke entitas yang terkena sanksi, serta custom_values.aml_sanctions_exposure_pct. Lihat Kolom skrining untuk aturan. Baca risk_factors, source_of_funds, dan destination_of_funds untuk membedakan atribusi dari paparan. Lihat Skrining Kripto & Dompet untuk panduan lengkapnya.

Laporan PDF

Untuk mendapatkan PDF hasil skrining dengan branding Didit, kirim ulang badan respons yang persis sama, termasuk report_signature, ke POST /v3/wallet-screening/pdf/. Proses ini tidak menyimpan status: tidak ada panggilan ke penyedia, tidak ada penagihan tambahan, dan tidak ada yang disimpan. Mengubah kolom yang ditandatangani (risk_score, severity, sanctions_hit, …) sebelum mengirim ulang akan gagal dengan 400.

RESULT=$(curl -s -X POST https://verification.didit.me/v3/wallet-screening/ \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"wallet_address": "0x94f1b9b64e2932f6a2db338f616844400cd58e8a", "blockchain": "ETH"}')

curl -X POST https://verification.didit.me/v3/wallet-screening/pdf/ \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "$RESULT" \
  -o wallet_screening_report.pdf

Lihat Skrining Dompet PDF untuk skema permintaan dan respons lengkap serta bentuk kesalahan.

Penagihan

Satu penggunaan pemantauan AML ditagihkan per skrining yang berhasil, dengan tarif yang sama seperti skrining kripto yang terkait transaksi. Lihat harga untuk tarif terkelola dan tarif kunci terhubung. Aplikasi sandbox tidak ditagih. Galat validasi (400) dan galat penyedia yang belum dikonfigurasi (409) tidak pernah ditagih.

Galat

Status	Arti
`400`	Format alamat dompet tidak valid, `wallet_address` tidak ada, atau `blockchain` tidak didukung.
`401`	`x-api-key` tidak ada atau tidak valid.
`409`	Tidak ada penyedia AML yang dikonfigurasi untuk aplikasi. Konfigurasikan pemantauan transaksi terlebih dahulu.
`409`	Penyedia menolak kunci API yang Anda hubungkan (`wallet_screening_provider_credentials_rejected`) - perbarui kunci pada koneksi Marketplace, atau di pengaturan pemantauan transaksi untuk kunci yang dikonfigurasi di sana. Mencoba lagi dengan kunci yang sama tidak membantu.
`409`	Penyedia AML yang dikonfigurasi belum mendukung skrining dompet (`wallet_screening_provider_unavailable`).
`422`	Alamat `0x` dikirim tanpa `blockchain` (`wallet_screening_chain_undetermined`). Isi respons mencantumkan `candidate_chains`; kirim ulang permintaan dengan salah satunya. Tidak ada yang diskrining atau ditagih.
`502`	Penyedia tidak dapat menyelesaikan skrining; coba lagi nanti.

Langkah selanjutnya

Referensi API

Skema lengkap permintaan dan respons untuk endpoint Screen Wallet.

PDF Screen Wallet

Buat PDF dengan merek Didit dari hasil skrining.

Skrining kripto & dompet

Skrining otomatis saat pembuatan transaksi dan model hasilnya.

Memulai

Fitur

Referensi

Konsol

API Skrining Dompet On-demand: Tanpa Transaksi

Kapan digunakan

Prasyarat

Permintaan

Cakupan jaringan

Respons

Faktor risiko

Rincian paparan

Koneksi pihak lawan

Contoh

Laporan PDF

Penagihan

Galat

Langkah selanjutnya

Referensi API

PDF Screen Wallet

Skrining kripto & dompet

​Kapan digunakan

​Prasyarat

​Permintaan

​Cakupan jaringan

​Respons

​Faktor risiko

​Rincian paparan

​Koneksi pihak lawan

​Contoh

​Laporan PDF

​Penagihan

​Galat

​Langkah selanjutnya

Referensi API

PDF Screen Wallet

Skrining kripto & dompet

Kapan digunakan

Prasyarat

Permintaan

Cakupan jaringan

Respons

Faktor risiko

Rincian paparan

Koneksi pihak lawan

Contoh

Laporan PDF

Penagihan

Galat

Langkah selanjutnya