---
createdAt: 2026-04-20
updatedAt: 2026-04-21
title: Najlepsze rozwiązanie i18n dla TanStack Start w 2026 r. - Raport Benchmark
description: Porównaj biblioteki internacjonalizacji dla TanStack Start, takie jak react-i18next, use-intl i Intlayer. Szczegółowy raport wydajności dotyczący rozmiaru pakietu, wycieków i reaktywności.
keywords:
  - benchmark
  - i18n
  - intl
  - tanstack
  - wydajność
  - intlayer
slugs:
  - doc
  - benchmark
  - tanstack
author: Aymeric PINEAU
applicationTemplate: https://github.com/intlayer-org/benchmark-i18n-tanstack-start-template
history:
  - version: 8.7.5
    date: 2026-01-06
    changes: "Inicjalizacja benchmarka"
---

# Biblioteki i18n dla TanStack Start — Raport Benchmark 2026

Ta strona to raport z benchmarku rozwiązań i18n w TanStack Start.

## Spis Treści

<Toc/>

## Interaktywny Benchmark

<I18nBenchmark framework="tanstack" vertical/>

## Referencja wyników:

<iframe 
  src="https://intlayer.org/markdown?url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Fintlayer-org%2Fbenchmark-i18n%2Fmain%2Freport%2Fscripts%2Fsummarize-tanstack.md" 
  width="100%" 
  height="600px"
  style="border:none;">
</iframe>

> https://intlayer.org/markdown?url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Fintlayer-org%2Fbenchmark-i18n%2Fmain%2Freport%2Fscripts%2Fsummarize-tanstack.md

Zobacz pełne repozytorium benchmarka [tutaj](https://github.com/intlayer-org/benchmark-i18n/tree/main).

## Wprowadzenie

Rozwiązania internaucjonalizacji należą do najcięższych zależności w aplikacji React. W TanStack Start głównym ryzykiem jest przesyłanie niepotrzebnych treści: tłumaczeń dla innych stron i innych lokalizacji w pakiecie pojedynczej trasy.

W miarę rozwoju aplikacji problem ten może szybko spowodować gwałtowny wzrost ilości kodu JavaScript wysyłanego do klienta i spowolnić nawigację.

W praktyce, w przypadku najmniej zoptymalizowanych implementacji, strona zinternacjonalizowana może okazać się kilka razy cięższa niż wersja bez i18n.

Inny wpływ dotyczy doświadczenia programisty (DX): sposobu deklarowania treści, typów, organizacji przestrzeni nazw, ładowania dynamicznego i reaktywności przy zmianie lokalizacji.

## Przetestuj swoją aplikację

Aby szybko wykryć problemy z wyciekami i18n, przygotowałem darmowy skaner dostępny [tutaj](https://intlayer.org/i18n-seo-scanner).

<iframe src="https://intlayer.org/i18n-seo-scanner" width="100%" height="600px" style="border:none;"/>

## Problem

Dwie dźwignie są niezbędne do ograniczenia kosztów wielojęzycznej aplikacji:

- Podział treści na strony / przestrzenie nazw, aby nie ładować całych słowników, gdy nie są one potrzebne.
- Dynamiczne ładowanie odpowiedniej lokalizacji tylko wtedy, gdy jest to potrzebne.

Zrozumienie technicznych ograniczeń tych podejść:

**Ładowanie dynamiczne**

Bez dynamicznego ładowania większość rozwiązań przechowuje komunikaty w pamięci od pierwszego renderowania, co dodaje znaczny narzut w przypadku aplikacji z wieloma trasami i lokalizacjami.

Wraz z ładowaniem dynamicznym akceptujesz kompromis: mniej początkowego kodu JS, ale czasami dodatkowe żądanie przy zmianie języka.

**Podział treści (Content splitting)**

Składnie oparte na `const t = useTranslation()` + `t('a.b.c')` są bardzo wygodne, ale często zachęcają do utrzymywania dużych obiektów JSON w czasie wykonywania. Ten model utrudnia usuwanie kodu (tree-shaking), chyba że biblioteka oferuje realną strategię podziału na strony.

## Metodologia

W tym benchmarku porównaliśmy następujące biblioteki:

- `Base App` (Brak biblioteki i18n)
- `react-intlayer` (v8.7.5-canary.0)
- `react-i18next` (v17.0.2)
- `use-intl` (v4.9.1)
- `@lingui/core` (v5.3.0)
- `@inlang/paraglide-js` (v2.15.1)
- `tolgee` (v7.0.0)
- `react-intl` (v10.1.1)
- `wuchale` (v0.22.11)
- `gt-react` (vlatest)
- `lingo.dev` (v0.133.9)

Frameworkiem jest `TanStack Start` z wielojęzyczną aplikacją składającą się z **10 stron** i **10 języków**.

Porównaliśmy **cztery strategie ładowania**:

| Strategia                | Brak przestrzeni nazw (globalna)                  | Z przestrzeniami nazw (scoped)                                                   |
| :----------------------- | :------------------------------------------------ | :------------------------------------------------------------------------------- |
| **Ładowanie statyczne**  | **Static**: Wszystko w pamięci przy starcie.      | **Scoped static**: Podział na przestrzenie nazw; wszystko ładowane przy starcie. |
| **Ładowanie dynamiczne** | **Dynamic**: Ładowanie na żądanie na lokalizację. | **Scoped dynamic**: Szczegółowe ładowanie na przestrzeń nazw i lokalizację.      |

## Podsumowanie strategii

- **Static**: Prosta; brak opóźnień sieciowych po początkowym załadowaniu. Minus: duży rozmiar pakietu.
- **Dynamic**: Redukuje początkową wagę (lazy-loading). Idealna w przypadku wielu lokalizacji.
- **Scoped static**: Utrzymuje porządek w kodzie (separacja logiczna) bez skomplikowanych dodatkowych żądań sieciowych.
- **Scoped dynamic**: Najlepsze podejście pod kątem dzielenia kodu (code splitting) i wydajności. Minimalizuje zużycie pamięci, ładując tylko to, czego potrzebuje bieżący widok i aktywna lokalizacja.

## Szczegóły wyników

### 1 — Rozwiązania, których należy unikać

Należy wyraźnie unikać niektórych rozwiązań, takich jak `gt-react` czy `lingo.dev`. Łączą one uzależnienie od dostawcy z zaśmiecaniem bazy kodu. Co gorsza: mimo wielu godzin spędzonych na próbach ich wdrożenia, nigdy nie udało mi się sprawić, by działały poprawnie w TanStack Start (podobnie jak w przypadku `gt-next` w Next.js).

Napotkane problemy:

**(General Translation)** (`gt-react@latest`):

- W przypadku aplikacji o rozmiarze około 110 KB, `gt-react` może dodać ponad 440 KB ekstra (rząd wielkości zaobserwowany w implementacji Next.js w tym samym benchmarku).
- Komunikat `Quota Exceeded, please upgrade your plan` przy pierwszej próbie budowania z General Translation.
- Tłumaczenia nie są renderowane; otrzymuję błąd `Error: <T> used on the client-side outside of <GTProvider>`, co wydaje się być błędem w bibliotece.
- Podczas wdrażania **gt-tanstack-start-react** napotkałem również [problem](https://github.com/generaltranslation/gt/issues/1210#event-24510646961) z biblioteką: błąd `does not provide an export named 'printAST' - @formatjs/icu-messageformat-parser`, który powodował awarię aplikacji. Po zgłoszeniu opiekun naprawił go w ciągu 24 godzin.
- Biblioteki te stosują anty-wzorzec poprzez funkcję `initializeGT()`, blokując możliwość czystego usuwania kodu z pakietu (tree-shaking).

**(Lingo.dev)** (`lingo.dev@0.133.9`):

- Przekroczenie limitu AI (lub blokująca zależność serwerowa), co sprawia, że budowanie / produkcja są ryzykowne bez płacenia.
- Kompilator pomijał niemal 40% przetłumaczonej treści. Musiałem przepisać wszystkie struktury `.map` na płaskie bloki komponentów, aby go uruchomić.
- Ich CLI jest zabugowane i miało tendencję do resetowania pliku konfiguracyjnego bez powodu.
- Podczas budowania całkowicie wymazywało wygenerowane pliki JSON, gdy dodawana była nowa treść. W rezultacie kilka kluczy mogło wymazać setki istniejących kluczy.
- Napotkałem problemy z reaktywnością biblioteki w TanStack Start: przy zmianie lokalizacji musiałem wymusić ponowne renderowanie dostawcy, aby działała.

### 2 — Rozwiązania eksperymentalne

**(Wuchale)** (`wuchale@0.22.11`):

Idea stojąca za `Wuchale` jest interesująca, ale nie jest to jeszcze opłacalne rozwiązanie. Napotkałem problemy z reaktywnością tej biblioteki i musiałem wymusić ponowne renderowanie dostawcy, aby aplikacja działała w TanStack Start. Dokumentacja jest również dość niejasna, co utrudnia wdrożenie.

### 3 — Akceptowalne rozwiązania

**(Paraglide)** (`@inlang/paraglide-js@2.15.1`):

`Paraglide` oferuje innowacyjne i przemyślane podejście. Mimo to w tym benchmarku reklamowany przez firmę tree-shaking nie zadziałał w mojej implementacji Next.js ani w TanStack Start. Przepływ pracy i DX są również bardziej złożone niż w przypadku innych opcji. Osobiście nie jestem fanem konieczności regenerowania plików JS przed każdym przesłaniem kodu (push), co stwarza ciągłe ryzyko konfliktów scalania dla programistów przy Pull Requestach.

**(Tolgee)** (`tolgee@7.0.0`):

`Tolgee` rozwiązuje wiele z wymienionych wcześniej problemów. Uznałem jednak, że trudniej z nim zacząć niż z innymi narzędziami o podobnym podejściu. Nie zapewnia on bezpieczeństwa typów, co sprawia, że bardzo trudno jest wyłapać brakujące klucze w czasie kompilacji. Musiałem opakować API Tolgee we własne API, aby dodać wykrywanie brakujących kluczy.

W TanStack Start miałem również problemy z reaktywnością: przy zmianie lokalizacji musiałem wymusić ponowne renderowanie dostawcy i zasubskrybować zdarzenia zmiany lokalizacji, aby ładowanie w innym języku zachowywało się poprawnie.

**(use-intl)** (`use-intl@4.9.1`):

`use-intl` jest obecnie najmodniejszym elementem „intl” w ekosystemie React (z tej samej rodziny co `next-intl`) i jest często forsowany przez agentów AI, ale moim zdaniem niesłusznie w środowisku, w którym liczy się wydajność. Rozpoczęcie pracy jest dość proste. W praktyce proces optymalizacji i ograniczania wycieków jest dość złożony. Podobnie połączenie dynamicznego ładowania + przestrzeni nazw + typów TypeScript bardzo spowalnia rozwój.

W TanStack Start unikasz pułapek specyficznych dla Next.js (`setRequestLocale`, statyczne renderowanie), ale główny problem pozostaje ten sam: bez ścisłej dyscypliny pakiet szybko przenosi zbyt wiele komunikatów, a utrzymanie przestrzeni nazw dla każdej trasy staje się uciążliwe.

**(react-i18next)** (`react-i18next@17.0.2`):

`react-i18next` jest prawdopodobnie najpopularniejszą opcją, ponieważ był jedną z pierwszych, która zaspokoiła potrzeby i18n w aplikacjach JavaScript. Posiada on również szeroki zestaw wtyczek społecznościowych dla konkretnych problemów.

Mimo to ma on te same główne wady co stosy zbudowane na `t('a.b.c')`: optymalizacje są możliwe, ale bardzo czasochłonne, a duże projekty niosą ze sobą ryzyko wpadnięcia w złe praktyki (przestrzenie nazw + ładowanie dynamiczne + typy).

Różnią się również formaty komunikatów: `use-intl` używa ICU MessageFormat, podczas gdy `i18next` używa własnego formatu — co komplikuje narzędzia lub migracje, jeśli się je miesza.

**(Lingui)** (`@lingui/core@5.3.0`):

`Lingui` jest często chwalony. Osobiście uznałem, że proces pracy wokół `lingui extract` / `lingui compile` jest bardziej złożony niż w przypadku innych podejść, bez wyraźnej przewagi w tym benchmarku TanStack Start. Zauważyłem również niespójne składnie, które mylą AI (np. `t()`, `t''`, `i18n.t()`, `<Trans>`).

**(react-intl)** (`react-intl@10.1.1`):

`react-intl` to wydajna implementacja zespołu Format.js. DX pozostaje rozwlekły: `const intl = useIntl()` + `intl.formatMessage({ id: "xx.xx" })` dodaje złożoność, dodatkową pracę JavaScript i wiąże globalną instancję i18n z wieloma węzłami w drzewie React.

### 4 — Rekomendacje

Ten benchmark TanStack Start nie ma bezpośredniego odpowiednika `next-translate` (wtyczka Next.js + `getStaticProps`). Dla zespołów, które naprawdę chcą API `t()` z dojrzałym ekosystemem, `react-i18next` i `use-intl` pozostają „rozsądnymi” wyborami, ale przygotuj się na zainwestowanie dużej ilości czasu w optymalizację, aby uniknąć wycieków.

**(Intlayer)** (`react-intlayer@8.7.12`):

Nie będę osobiście oceniał `react-intlayer` ze względu na obiektywizm, ponieważ jest to moje własne rozwiązanie.

### Notatka osobista

Ta notatka jest osobista i nie wpływa na wyniki benchmarku. Mimo to w świecie i18n często widać konsensus wokół wzorca takiego jak `const t = useTranslation('xx')` + `<>{t('xx.xx')}</>` dla treści tłumaczonych.

W aplikacjach React wstrzykiwanie funkcji jako `ReactNode` jest w mojej ocenie anty-wzorcem. Dodaje to również zbędną złożoność i narzut wykonania JavaScript (nawet jeśli prawie niezauważalny).
