ચંકી હોમમેઇડ સાલસા રેસીપી

તાજા ઠીંગણું અને મજબૂત સાલસા માટે કોઈ વિકલ્પ નથી, તેથી તે બાટલીમાં સામગ્રી આપી અને તેના માટે જાઓ! તમે તમારી પોતાની સાલસા બનાવવાનું કેટલું સરળ છે, અને કેટલી ઝડપથી તે એકસાથે જાય છે તે આશ્ચર્યકારક રીતે આશ્ચર્ય પામશે. તમારા મહેમાનો રેવ કરશે, અને જો તે એક બેઠકમાં તે બધા ખાશે નહીં, તો તેઓ કેટલાક ઘર લેવા માટે ભીખ માગશે.

આ હોમમેઇડ સાલસા ગરમી મુજબના નિયંત્રણ સરળ છે. જો તમને તે ગરમ ન ગમતી હોય, તો તે ચિલી વગર જ સારી છે. જો તમને તે ગરમ લાગે, વધુ ઉમેરો અથવા ગરમ ચિલિસ સાથે પ્રયોગ કરો. તેને તમારા પોતાના સ્વાદમાં સમાયોજિત કરવા માટે મફત લાગે તેવી જ રીતે, એવા લોકો પણ છે કે જેઓ પીસેલાના સ્વાદ સહન કરી શકતા નથી. તમે તે અથવા તો તમારા મહેમાનો માટે તે જ છોડી શકો છો.

ચંકી સાલસા મેક્સીકન ડીશ સાથે સરસ રીતે અથવા નાસ્તા અથવા ઍપ્ટેઈઝર તરીકે લૅટાલ્લા ચીપ્સ સાથે મસાલા તરીકે મહાન છે. દક્ષિણપશ્ચિમ કચુંબર ડ્રેસિંગ માટે થોડી મેયો અથવા ખાટા ક્રીમમાં તેને ઉમેરો. ઇંડા, ઓમેલેટ, અથવા ફ્રિટાટ્સ સાથે નાસ્તો માટે સાલસા સેવા આપે છે. અલબત્ત, તમે તેને ટાકો, બર્ટોટો અને આવરણમાં લઈ શકો છો.

તમને જરૂર પડશે

તે કેવી રીતે બનાવો

  1. સેરાનો ચીલ, ટમેટાં, લાલ અથવા મીઠી ડુંગળી, લીલા ડુંગળી, પીસેલા, જીરું, મરચું પાવડર, ઓરેગોનો, લસણ પાવડર, ટમેટા સોસ, લીલી ચિલ્સ, રેડ વાઇન સરકો, મીઠું અને મરીનો ભેગું કરો.
  2. સ્વાદો મિશ્રણ કરવા માટે રાતોરાત બેસો.

ચપળ લૅટ્રીલા ચિપ્સ સાથે ડુબાડવું તરીકે સેવા આપો અથવા અન્ય વાનગીઓ સાથે મસાલા તરીકે સેવા આપો. રેફ્રિજરેટરમાં બે અઠવાડિયા સુધી આવરી લેવાયેલા કન્ટેનરમાં કોઇપણ બાકીના સાલસાને સ્ટોર કરો (જો તમે તેને પાંચ દિવસની અંદર ખાઈ શકો તે શ્રેષ્ઠ છે).

આ રેસીપી સાલસા મોટી રકમ, છ કપ પેદા કરે છે. જો તમે થોડા દિવસોમાં તેનો ઉપયોગ કરશો નહીં તો તમે અડધી રેસીપી કાપી શકો છો.

તમે કેટલાક મહિનાઓ સુધી તેને જાળવવા ફ્રીઝર બેગમાં સાલસાના ભાગોને સ્થિર કરી શકો છો. તે પછી તેને ઉપયોગ અને આનંદ પહેલાં તેને પીગળી શકો છો. જો તે પાતળા હોવા પછી કેટલાક પોત ગુમાવી હોય, તો તમે તેને પ્રોસેસરમાં સંક્ષિપ્તમાં સંસર્ગિત કરી શકો છો જેથી ચીંકી કરતાં તેને મિશ્રણ કરવામાં આવે.

પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ 17
કુલ ચરબી 0 જી
સંતૃપ્ત ફેટ 0 જી
અસંતૃપ્ત ચરબી 0 જી
કોલેસ્ટરોલ 0 એમજી
સોડિયમ 25 એમજી
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ 4 જી
ડાયેટરી ફાઇબર 1 જી
પ્રોટીન 1 જી
(અમારા વાનગીઓ પરની પોષણની માહિતીને ઘટક ડેટાબેઝનો ઉપયોગ કરીને ગણવામાં આવે છે અને તેને એક અંદાજ ગણવામાં આવે છે. વ્યક્તિગત પરિણામો બદલાઈ શકે છે.)