Lingui VS Intlayer: Benchmark de Internacionalización (i18n) en React & Next.js

Lingui e Intlayer son las dos librerías en este benchmark que se basan en un compilador en lugar de un runtime puro. Lingui extrae mensajes de macros en tiempo de compilación y compila catálogos por locale. Intlayer compila diccionarios por componente y los tree-shake por locale. En teoría deberían ser similares. Los números muestran dónde divergen.

Los datos provienen de Benchmark Bloom, un suite de código abierto que construye la misma aplicación con cada librería y registra lo que el navegador realmente descarga y ejecuta.

tl;dr: Lingui es el más cercano a Intlayer en JavaScript puro por página: 115-120 KB vs 118.6 KB en TanStack Start una vez configurada la carga perezosa, 148.6 KB vs 141.3 KB en Next.js. La brecha se abre en otros lugares: un componente Lingui compilado en aislamiento pesa 58-153 KB contra 6-8 KB para Intlayer, la hidratación toma 28-34 ms contra 11-14 ms, el fallback de locale de origen filtra 3-15% de cadenas en en páginas fr en cada configuración optimizada, y llegar a esa configuración optimizada significa extraer, compilar y seleccionar manualmente catálogos por ruta. Intlayer lo logra sin configuración.

En resumen

• Lingui - Basado en macros ( t`...` , <Trans>, msg), ICU MessageFormat, catálogos .po / JSON, flujo de trabajo lingui extract + lingui compile. Compila IDs de mensajes en hashes cortos, soporta carga dinámica de catálogos por locale. Bien establecido, agnóstico de framework, fuerte historia de herramientas para traductores alrededor de .po.
• Intlayer - Modelo de contenido centrado en componentes. Los diccionarios .content.ts se ubican junto al componente al que sirven, un compilador en tiempo de construcción tree-shakes y lazy-loads por componente y por locale, tipos TypeScript estrictos se generan a partir de tu contenido, y las traducciones faltantes fallan en tiempo de construcción. Incluye middleware, ayudantes SEO, un Editor Visual / CMS y traducción asistida por IA.

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Librería	Estrellas de GitHub	Commits Totales	Último Commit	Primera Versión	Versión NPM	Descargas de NPM
aymericzip/intlayer				Abril 2024
lingui/js-lingui				Dic 2016

Las insignias se actualizan automáticamente. Las instantáneas variarán con el tiempo.

Comparación de características lado a lado

El benchmark

Qué se midió

La suite Benchmark Bloom construye la misma aplicación con cada librería: 10 páginas (home, about, blog, careers, contact, FAQ, pricing, products, settings, team), 10 locales (en, fr, es, de, it, pt, zh, ja, ko, ru), componentes idénticos y contenido idéntico. Las páginas se miden en en y fr. Cada librería se implementa en hasta cuatro estrategias de carga, desde la configuración ingenua hasta la óptima:

Intlayer no tiene variante "scoped": el compilador delimita el contenido por componente automáticamente, por lo que sus filas static y dynamic ya están delimitadas.

Para cada build, la suite registra:

• Tamaño de librería (Lib size): tamaño gzip de un componente vacío que solo importa la librería i18n. El costo fijo del runtime.
• JS por página (Page JS): JavaScript gzip descargado por página, promediado sobre todas las páginas y locales.
• % de fuga de locale (Locale leak %): porcentaje de cadenas traducidas encontradas en el JS descargado que pertenecen a un locale que el usuario no está viendo (huella digital en en y fr, por lo que 50% significa "el otro locale medido está completamente presente"; con 10 locales empaquetados, el desperdicio real es mayor).
• % de fuga de página (Page leak %): porcentaje de cadenas traducidas encontradas en el JS descargado que pertenecen a una página en la que el usuario no está.
• Promedio por componente (Component avg): tamaño gzip promedio de cada componente compilado en aislamiento. Muestra cuánto runtime i18n y catálogo arrastra un solo componente.
• Reactividad E2E: tiempo transcurrido entre seleccionar un nuevo locale y la actualización de html[lang] en el DOM (Playwright, 5 iteraciones).
• Hidratación: duración de la fase de hidratación de React.

Los números a continuación provienen de la ejecución del 2026-09-12 con @lingui/react 6.6.0 e intlayer 9.5.1. La aplicación de prueba es deliberadamente pequeña (unas pocas docenas de cadenas por locale), por lo que los porcentajes de fuga describen un patrón: crecen con tu contenido mientras que el costo del runtime se mantiene fijo.

Resultados en Next.js

Selecciona las métricas y las bibliotecas que te interesen:

Cómo interpretarlo

• Costo de runtime. Un componente vacío cuesta 11.9 KB gzip con Lingui, 5.5 KB con Intlayer. En la página completa, la mejor configuración de Lingui se sitúa en +7.3 KB sobre Intlayer (148.6 vs 141.3 KB); Intlayer se sitúa en +0.3 KB sobre la aplicación base.
• La configuración ingenua es costosa. Cargar cada catálogo compilado por adelantado da 207.4 KB por página, +66 KB sobre la aplicación base. La mitad de las cadenas identificadas pertenecen al locale incorrecto, el 90% a la página incorrecta.
• La carga dinámica corrige el locale, no la página. Con un catálogo por locale, la fuga de página se mantiene en ~90%: todo el catálogo fr se envía en cada página francesa. Alcanzar un 0% de fuga de página requiere la configuración scoped-dynamic: un catálogo por ruta, extraído y compilado por separado, seleccionado manualmente en cada página.
• El fallback del locale de origen tiene fugas. Incluso en las configuraciones optimizadas, 3-15% de las cadenas en se envían dentro de las páginas fr. Las macros de Lingui mantienen el mensaje de origen disponible como fallback, por lo que llega al bundle junto a la traducción. Intlayer resuelve los fallbacks en tiempo de compilación y envía solo el locale activo.
• El tamaño del componente se dispara en scoped-dynamic. Cada componente compilado en aislamiento promedia 152.6 KB, porque el catálogo de cada ruta es accesible desde el componente que lo importa. El mismo componente con useIntlayer() promedia 6.9 KB.

Tabla completa, cada biblioteca y cada estrategia, en el informe de benchmark de Next.js.

Resultados en TanStack Start

Cómo interpretarlo

• En JavaScript por página, Lingui gana por poco. dynamic Lingui alcanza 115.2 KB, 3.4 KB por debajo de los 118.6 KB de Intlayer. Los catálogos compilados de Lingui con IDs en hash son compactos, y el enrutador de TanStack Start divide las rutas lo suficientemente bien como para que la fuga de página ya sea del 0% en la fila dynamic.
• Todo lo demás alrededor del tamaño de página va en la otra dirección. La hidratación tarda 28-34 ms con Lingui frente a 11-14 ms con Intlayer: i18n.load() + i18n.activate() se ejecutan en el cliente antes de que React pueda hidratar. Los componentes compilados en aislamiento pesan 58-148 KB frente a 6-8 KB. La fuga de locale nunca alcanza el 0% (4-9%) debido al fallback del locale de origen.
• El cambio de locale en la configuración optimizada es lento. scoped-dynamic Lingui tarda 42 ms en actualizar html[lang]: el catálogo de la nueva ruta debe obtenerse, cargarse y activarse antes de que el cambio sea visible. Intlayer cambia en 3-4 ms en ambos modos.
• La fila static de Intlayer ya tiene 0% de fuga de página porque solo se empaquetan los diccionarios importados por los componentes de la página. Una línea de configuración (importMode: 'dynamic') elimina también la fuga de locale.
• @intlayer/lingui conserva la sintaxis de macros de Lingui y la sirve desde diccionarios de Intlayer. Intercambia algo de tamaño de página (137 KB, dado que el runtime de macros permanece) por componentes más pequeños (12.8 KB) y una hidratación más rápida que el Lingui nativo. Es un paso de migración, no el destino final.

Tabla completa en el informe de benchmark de TanStack Start.

¿Por qué la diferencia? Dos compiladores, dos unidades de trabajo

Ambas librerías compilan. La diferencia radica en qué compilan.

Lingui compila catálogos. Las macros en tu código fuente se extraen en un archivo .po por locale, y luego se compilan en un módulo JS por locale. La unidad es el locale. Dividir aún más, por ruta o por componente, implica crear múltiples catálogos, configurar lingui.config.ts para extraer cada uno de un conjunto diferente de archivos y cargar el catálogo adecuado en cada ruta. La instancia runtime I18n es global; cada llamada a useLingui() suscribe el componente a ella.

.
├── lingui.config.ts
└── src
    ├── i18n.ts                          # setupI18n(), load(), activate()
    ├── locales
    │   ├── en
    │   │   ├── messages.po
    │   │   └── messages.mjs             # salida de lingui compile
    │   └── fr
    │       ├── messages.po
    │       └── messages.mjs
    ├── components
    │   └── Counter.tsx                  # const { t } = useLingui(); t`Increment`
    └── routes
        └── $locale
            └── about.tsx                # await import(`../locales/${locale}/messages.mjs`)

Intlayer compila diccionarios. Cada archivo .content.ts es un diccionario vinculado a una clave; el compilador resuelve qué componente importa qué clave y emite, por diccionario y por locale, exactamente el JSON que ese componente necesita. La unidad es el componente. El alcance por ruta es una consecuencia: una página solo incluye los diccionarios de los componentes que renderiza.

.
├── intlayer.config.ts
└── src
    ├── components
    │   └── Counter
    │       ├── index.tsx                # useIntlayer("counter")
    │       └── index.content.ts
    └── routes
        └── $locale
            ├── about.tsx
            └── about.content.ts

Por eso el patrón scoped-dynamic es una salida de compilación automática para Intlayer y un proyecto de configuración manual para Lingui. La brecha se amplía en dos ejes a la vez, páginas e idiomas:

Para obtener los números de la fila dynamic, define dictionary.importMode: 'dynamic' en intlayer.config.ts. Consulta la documentación de optimización de bundle.

Experiencia de desarrollador

Configuración

import { defineConfig } from "@lingui/cli";

export default defineConfig({
  sourceLocale: "en",
  locales: ["en", "fr"],
  catalogs: [
    {
      path: "<rootDir>/src/locales/{locale}/messages",
      include: ["src"],
    },
  ],
});

import { setupI18n } from "@lingui/core";

export const loadCatalog = async (locale: string) => {
  const { messages } = await import(`./locales/${locale}/messages.mjs`);
  const i18n = setupI18n();
  i18n.load(locale, messages);
  i18n.activate(locale);
  return i18n;
};

import { type IntlayerConfig, Locales } from "intlayer";

const config: IntlayerConfig = {
  internationalization: {
    locales: [Locales.ENGLISH, Locales.FRENCH],
    defaultLocale: Locales.ENGLISH,
  },
};

export default config;

Componente

import { useState } from "react";
import { useLingui } from "@lingui/react/macro";
import { Trans } from "@lingui/react/macro";

export const Counter = () => {
  const { t, i18n } = useLingui();
  const [count, setCount] = useState(0);

  return (
    <div>
      <p>{i18n.number(count)}</p>
      <button aria-label={t`Counter`} onClick={() => setCount((c) => c + 1)}>
        <Trans>Increment</Trans>
      </button>
    </div>
  );
};

import { t, type Dictionary } from "intlayer";

const counterContent = {
  key: "counter",
  content: {
    label: t({ en: "Counter", fr: "Compteur" }),
    increment: t({ en: "Increment", fr: "Incrémenter" }),
  },
} satisfies Dictionary;

export default counterContent;

import { useState } from "react";
import { useIntlayer } from "react-intlayer";
import { useNumber } from "react-intlayer/format";

export const Counter = () => {
  const { label, increment } = useIntlayer("counter");
  const number = useNumber();
  const [count, setCount] = useState(0);

  return (
    <div>
      <p>{number(count)}</p>
      <button aria-label={label} onClick={() => setCount((c) => c + 1)}>
        {increment}
      </button>
    </div>
  );
};

Fuera de los componentes

Metadatos, loaders, funciones de servidor: en cualquier lugar sin un árbol de React.

import { setupI18n } from "@lingui/core";
import { msg } from "@lingui/core/macro";

const title = msg`About us`;

export const loader = async ({ params }: { params: { locale: string } }) => {
  const { messages } = await import(
    `../../locales/${params.locale}/messages.mjs`
  );
  const i18n = setupI18n({
    locale: params.locale,
    messages: { [params.locale]: messages },
  });

  return { title: i18n._(title) };
};

import { getIntlayer } from "intlayer";

export const loader = async ({ params }: { params: { locale: string } }) => {
  const { title } = getIntlayer("about-metadata", params.locale);

  return { title };
};

Conserva las macros de Lingui, obtén los diccionarios de Intlayer

@intlayer/lingui es un adaptador directo para @lingui/core y @lingui/react. Las macros continúan compilándose como antes; el runtime i18n._() al que se compilan es servido desde diccionarios de Intlayer, con plugins de sincronización .po manteniendo tus catálogos existentes como fuente de verdad. Los plurales y selecciones ICU se renderizan de forma idéntica.

import { defineConfig } from "vite";
import { lingui } from "@intlayer/lingui/plugin";

export default defineConfig({
  plugins: [lingui()],
});

Mantén @lingui/babel-plugin-lingui-macro / @lingui/swc-plugin en la compilación, ejecutándose antes del compilador de Intlayer. Consulta la documentación de compatibilidad con Lingui.

¿Cuándo elegir cuál?

Preguntas frecuentes

Comparaciones relacionadas

Mismo benchmark, otras bibliotecas:

Para profundizar:

Documentación de referencia:

Para entender de dónde vienen estas bibliotecas, lee la historia del i18n en JavaScript.

GitHub STARS

Las estrellas de GitHub son un indicador sólido de la popularidad de un proyecto, la confianza de la comunidad y su relevancia a largo plazo. Aunque no son una medida directa de la calidad técnica, reflejan cuántos desarrolladores encuentran útil el proyecto, siguen su progreso y es probable que lo adopten.

Actividad de commits

Las estrellas reflejan la popularidad. Los commits reflejan el trabajo invertido en un proyecto. En el momento de escribir esto, Intlayer suma unos 7.500 commits, más que la mayoría de las bibliotecas comparadas aquí, y unas 5 veces más que next-intl o next-i18next.

Intlayer es un monorepo, así que el total incluye cada paquete de framework, la CLI y la documentación. Lee los commits como una señal de actividad, no de calidad.

Descargas en npm

Las descargas premian a las soluciones más antiguas, no a las mejores. Una biblioteca publicada hace años se sigue instalando en cada proyecto que la eligió entonces, en cada ejecución de CI y en cada paquete que depende de ella. La cifra mide la inercia más que una elección actual.

Los asistentes de IA amplifican el efecto. next-intl, i18next y vue-i18n están por todas partes en el código con el que se entrenaron, así que los sugieren por defecto, sin comparar las alternativas. Cada sugerencia suma descargas, que alimentan la siguiente sugerencia. Compara con el benchmark y no con el número de descargas.

Conclusión

Lingui es la librería híbrida de runtime y compilador más sólida de este benchmark. Sus catálogos compilados y organizados mediante hashes le permiten mantener un peso de JavaScript por página a muy pocos kilobytes de distancia de Intlayer, e incluso situarse ligeramente por debajo en TanStack Start. Si el tamaño en bytes por página fuera la única métrica considerada, esto sería un empate técnico.

Pero no lo es. El compilador de Lingui se detiene en el límite del locale; todo lo que queda por debajo (catálogos por ruta, carga diferida, mantener las cadenas de fallback fuera del bundle) depende de configuración manual, y el benchmark evidencia el costo de esa frontera: componentes entre 10 y 20 veces más pesados, hidratación 2 a 3 veces más lenta, entre un 3% y un 15% de fuga de cadenas que nunca desaparece y un cambio de locale que tarda 42 ms en la variante optimizada. El compilador de Intlayer trabaja a nivel de componente individual, por lo que esas mismas métricas resultan en 6-8 KB, 11-14 ms, 0% y 3-4 ms sin requerir configuración manual.

Todos los datos brutos, las aplicaciones de prueba y los scripts correspondientes están disponibles en el repositorio Benchmark Bloom. Ejecútalo tú mismo.

Consulta el documento '¿Por qué Intlayer?' para más detalles.