મીઠી લીલા ટી Smooothie રેસીપી

આ મૅન્દા લીલા ચા શણગાર એક સ્વાદિષ્ટ અને ઝડપી રેસીપી છે. તે મૅન્દા પાવડરની તમને સૌથી વધુ લોકપ્રિય ચા સોડામાં મળી છે અને તેનો આભાર માનવામાં આવે છે, તેમાં કેળાના સંકેત સાથે લીલી ચાનો વિચિત્ર સ્વાદ છે.

માત્ર આ ચૂંટેલી તંદુરસ્ત અને તમારી ચા પીવા માટેની આનંદદાયક, નવી રીત નથી, તે કેળાનો ઉપયોગ કરવા માટે પણ એક સરસ રીત છે જે ખૂબ જ પાકેલા છે. હકીકતમાં, બનાસાની રાઇફરી, વધુ સારી રીતે તમારી સરળતા હશે કારણ કે તે ઝડપથી મિશ્રણ કરશે અને એક સરસ સ્વાદ છે કે જે મેચો સાથે સારી રીતે જોડાય છે.

ટી તેની રેસીપી ઘટકો ઉમેરવા માટે ક્રમમાં સ્પષ્ટ કારણ કે smoothie સરળ અપ મિશ્ર જો તમે પ્રવાહી ઘટકો પહેલાં matcha પાવડર ઉમેરો. તે એક પાવડર છે, તે પછી, અને clumping માટે સંભાવના છે.

જો તમે દૂધના વિકલ્પનો ઉપયોગ કરો છો, તો આ લીલા શણગારની વાનગી પણ કડક-મૈત્રીપૂર્ણ છે. તે ખરેખર દરેક માટે એક સુંદર ઘાઘર છે અને અનન્ય સ્વાદ તમારા સ્વાદના કળીઓને ઉત્તેજીત કરવા માટે ચોક્કસ છે.

તમને જરૂર પડશે

તે કેવી રીતે બનાવો

  1. એક બ્લેન્ડર માં બનાના અને મૅન્દા પાઉડરને ભેગું કરો.
  2. વેનીલા અને મીઠાશ સાથે દૂધ (અથવા ડેરી વૈકલ્પિક) ઉમેરો, જો તમને ગમે
  3. મિશ્રણ સરળ હોય ત્યાં સુધી મિશ્રણ કરો અને જો જરૂરી હોય તો જગાડવો બંધ કરો.

મેટા પાવડર ટિપ્સ

જો તમે મેચ ચા બનાવવાનો પ્રયત્ન કર્યો હોય, તો તમે ચોક્કસપણે જોશો કે આ સરળ રેસીપી ખૂબ સરળ છે. લીલી ચાના પાવડરનું મિશ્રણ કરવાની એક ચોક્કસ પદ્ધતિ છે અને તે નવા નિશાળીયા માટે થોડી મુશ્કેલ હોઈ શકે છે.

જો તમે મૅન્દા પર છોડી દીધા હોય, તો તે નાનો હિસ્સો વાપરવાનો એક સારો માર્ગ છે.

તમને મળશે કે તે તાજા છે ત્યારે તે શ્રેષ્ઠ છે આ તે ઘટકોમાંની એક નથી જે તમે બલ્કમાં ખરીદવા માંગો છો. તેના બદલે, લગભગ ત્રણ મહિના માટે તમે ટકી જ પૂરતી ખરીદી

જુદા જુદા મંચ પાઉડર્સને અજમાવવા માટે તે સારું છે. આસપાસ ખરીદી અને તમારા મનપસંદ વાનગીઓમાં થોડા પ્રયાસ કરો જ્યાં સુધી તમે એક કે જે તમે ખરેખર આનંદ અનુભવે છે. એશિયન બજારોમાં તમને 'લીલી ચા પાવડર' પણ મળી શકે છે અને તે આવશ્યક છે, મેચો.

એક મીખા લીલા ટી Smoothie બનાવી માટે વધુ ટિપ્સ

પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ 216
કુલ ચરબી 4 જી
સંતૃપ્ત ફેટ 2 જી
અસંતૃપ્ત ચરબી 1 જી
કોલેસ્ટરોલ 12 એમજી
સોડિયમ 54 એમજી
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ 42 જી
ડાયેટરી ફાઇબર 4 જી
પ્રોટીન 6 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.)