diff --git a/packages/summarizer/summarizer.ts b/packages/summarizer/summarizer.ts
index 2bc2d3e..354c7c5 100644
--- a/packages/summarizer/summarizer.ts
+++ b/packages/summarizer/summarizer.ts
@@ -916,6 +916,28 @@ function buildScoringFallbackBegruendung(
   return `${farbe} (${meaning}). Staerkste Bereiche: ${strongestDimensions || "keine"}.${missing}`;
 }
 
+function fallbackScoringAssessment(reason: string): Partial<LlmScoringAssessment> & { begruendung?: string } {
+  return {
+    begruendung: `Die automatische Detailbewertung konnte nicht vollstaendig ausgewertet werden: ${reason}`,
+    ausschlussgruende: [],
+    dimensionen: SCORING_MODEL.map((dimension) => ({
+      id: dimension.id,
+      subcriteria: dimension.subcriteria.map((subcriterion) => ({
+        id: subcriterion.id,
+        farbe: "unbewertbar",
+        evidence: "",
+        begruendung: "",
+        confidence: 0,
+        missingReason: `Modellantwort konnte nach ${MAX_LLM_RETRY_ATTEMPTS} Versuchen nicht als gueltiges JSON gelesen werden.`,
+      })),
+    })),
+  };
+}
+
+function errorMessage(error: unknown): string {
+  return error instanceof Error ? error.message : String(error);
+}
+
 async function assessTrafficLight(
   client: OpenAI,
   model: string,
@@ -932,12 +954,7 @@ async function assessTrafficLight(
     scoringModel: SCORING_MODEL,
   };
 
-  const parsed = await createParsedStructuredCompletion<Partial<LlmScoringAssessment> & {
-    begruendung?: string;
-  }>(
-    client,
-    model,
-    [
+  const messages: Array<{ role: "system" | "user"; content: string }> = [
       {
         role: "system",
         content:
@@ -971,7 +988,15 @@ Wichtige Vorgaben:
 Bewerbungsdaten:
 ${JSON.stringify(data, null, 2)}`,
       },
-    ],
+    ];
+  let parsed: Partial<LlmScoringAssessment> & { begruendung?: string };
+  try {
+    parsed = await createParsedStructuredCompletion<Partial<LlmScoringAssessment> & {
+      begruendung?: string;
+    }>(
+      client,
+      model,
+      messages,
     "ampelbewertung",
     {
       type: "object",
@@ -1015,7 +1040,10 @@ ${JSON.stringify(data, null, 2)}`,
     "Could not parse traffic light assessment JSON",
     sessionId,
     { operation: "scoring", label: "Ampelbewertung", onLlmCall },
-  );
+    );
+  } catch (error) {
+    parsed = fallbackScoringAssessment(errorMessage(error));
+  }
   const ausschlussgruende = Array.isArray(parsed.ausschlussgruende)
     ? parsed.ausschlussgruende.map((flag) => String(flag).trim()).filter(Boolean)
     : [];
@@ -1049,10 +1077,7 @@ async function segmentMultiQuestionAnswer(
     return fragen;
   }
 
-  const parsed = await createParsedStructuredCompletion<{ fragen?: Array<Partial<FrageMitAntwort>> }>(
-    client,
-    model,
-    [
+  const messages: Array<{ role: "system" | "user"; content: string }> = [
       {
         role: "system",
         content:
@@ -1081,7 +1106,13 @@ Vorgaben:
 - Mehrfachnennungen sind erlaubt, wenn ein Abschnitt mehrere Unterfragen klar beantwortet.
 - Lasse keine Unterfrage aus.`,
       },
-    ],
+    ];
+  let parsed: { fragen?: Array<Partial<FrageMitAntwort>> };
+  try {
+    parsed = await createParsedStructuredCompletion<{ fragen?: Array<Partial<FrageMitAntwort>> }>(
+      client,
+      model,
+      messages,
     "segmentierung_unterfragen",
     {
       type: "object",
@@ -1107,7 +1138,17 @@ Vorgaben:
     `Could not parse answer segmentation JSON for ${fallbackLabel}`,
     sessionId,
     { operation: "segmentierung", label: fallbackLabel, onLlmCall },
-  );
+    );
+  } catch {
+    parsed = {
+      fragen: fragen.map((frage) => ({
+        id: frage.id,
+        text: frage.text,
+        antwort: "",
+        confidence: 0,
+      })),
+    };
+  }
   const byId = new Map((parsed.fragen ?? []).map((frage) => [String(frage.id ?? ""), frage]));
 
   return fragen.map((frage) => {
@@ -1139,10 +1180,7 @@ async function analyzeSWOT(
   sessionId?: string,
   onLlmCall?: SummarizeCompanyOptions["onLlmCall"],
 ): Promise<SWOTAnalyse> {
-  const parsed = await createParsedStructuredCompletion<Partial<SWOTAnalyse>>(
-    client,
-    model,
-    [
+  const messages: Array<{ role: "system" | "user"; content: string }> = [
       {
         role: "system",
         content:
@@ -1165,7 +1203,13 @@ Vorgaben:
 Bewerbungsdaten:
 ${JSON.stringify(data, null, 2)}`,
       },
-    ],
+    ];
+  let parsed: Partial<SWOTAnalyse>;
+  try {
+    parsed = await createParsedStructuredCompletion<Partial<SWOTAnalyse>>(
+      client,
+      model,
+      messages,
     "swot_analyse",
     {
       type: "object",
@@ -1181,7 +1225,15 @@ ${JSON.stringify(data, null, 2)}`,
     "Could not parse SWOT analysis JSON",
     sessionId,
     { operation: "swot", label: "SWOT-Analyse", onLlmCall },
-  );
+    );
+  } catch (error) {
+    parsed = {
+      staerken: [],
+      schwaechen: [],
+      chancen: [],
+      risiken: [`SWOT-Analyse konnte nicht automatisch erstellt werden: ${errorMessage(error)}`],
+    };
+  }
   const toStringArray = (value: unknown): string[] =>
     Array.isArray(value) ? value.map((item) => String(item).trim()).filter(Boolean) : [];