સુગર ફ્રી વેગન ચોકલેટ પીનટ બટર ઓટમેલ કૂકીઝ

બનાના, મગફળીના માખણ, સોયા દૂધ અને ઓટમૅલ સાથે બનાવવામાં આવે છે, આ શુદ્ધ ખાંડ-મુક્ત કૂકીઝ થોડી મેપલ સીરપ સાથે મધુર છે, જે તેમને શુદ્ધ ખાંડના પ્રમાણમાં ઘટાડો કરવા માટે આરોગ્ય સભાન પરિવારો માટે યોગ્ય બનાવે છે.

એ સાચું છે કે શ્રીમતી ફિલ્ડ્સ તરીકે આ સાકર મુક્ત ચૉકલેટ મગફળીના માખણ કૂકીઝ તદ્દન સ્વાદિષ્ટ નથી, પરંતુ તેઓ તમારી ચોકલેટની લાલચથી સંતુષ્ટ થશે, ચરબી ઓછી છે, અને નાસ્તો માટે ખાવા માટે તંદુરસ્ત છે, લંચબૉકમાં ટેકેડ લંચ, અથવા શાળા પછીના નાસ્તા તરીકે તેઓ મહાન સ્વાદ ધરાવે છે, પરંતુ તેઓ સુપર મીઠી નથી, તેથી તેઓ તમને જે ઉપયોગમાં લેવાય છે તેના કરતા થોડો અલગ હોઈ શકે છે, જો તમે નિયમિત ખાંડના ઘણાં ખાવા માટે ઉપયોગમાં લીધાં છો

શાકાહારી, કડક શાકાહારી, ઓછી ચરબી, શુદ્ધ ખાંડ-મુક્ત અને ઉચ્ચ ફાઇબર.

આ પણ જુઓ: અંતિમ કડક શાકાહારી કૂકી સંગ્રહ

તમને જરૂર પડશે

• 2 કેળા
• 1/3 કપ મગફળીના માખણ (ઓરડાના તાપમાને શ્રેષ્ઠ છે)
• 2 tbsp સોયા દૂધ
• 1/4 કપ મેપલ સીરપ
• 1/3 કપ લોટ
• 1/4 કપ કોકો
• 2 1/4 કપ oatmeal

તે કેવી રીતે બનાવો

પ્રથમ, 350 ડિગ્રી પકાવવાની નાની ભઠ્ઠી પૂર્વ ગરમી.

એક માધ્યમ વાટકીમાં, મેશ કેળા સંપૂર્ણપણે સરળ સુધી સારી રીતે જોડાય ત્યાં સુધી પીનટ બટર, સોયા દૂધ અને મેપલ સીરપમાં જગાડવો. જો તમારી મગફળીના માખણ અતિશય હાર્ડ હોય, તો તમે તેને થોડીક સેકંડમાં માઇક્રોવેવમાં લાવી શકો છો, જેમ કે જરૂરી હોય તેટલું.

આગળ, લોટ અને કોકો ઉમેરો, અને સારી રીતે ભેગા જગાડવો. છેલ્લે, ઓટમીલ ઉમેરો અને સારી રીતે જોડાય ત્યાં સુધી મિશ્રણ.

એક કૂકી શીટ પર ઉદાર ચમચીપણા દ્વારા કુકી સખત મારવા દો, અને આકારમાં થોડું ફ્લેટ કરો. કોઈપણ બિસ્કિટિંગ સોડા અથવા પકવવાના પાવડર વિના, આ કૂકીઝ ખરેખર "ઉભરાઈ" નથી, તેથી તમે તેને પકાવવાની નાની ભઠ્ઠીમાં મુકીએ છીએ તે લગભગ સમાન આકાર હોય છે જ્યારે તેઓ બહાર આવે છે!

તમારી કૂકીઝને 14-16 મિનિટ માટે અથવા પૂર્ણ થાય ત્યાં સુધી ગરમાવો.

પ્રયાસ કરવા માટે વધુ સાકર મુક્ત કૂકી વાનગીઓ:

• સુગર ફ્રી પીનટ બટર કેળા કૂકીઝ
• Carob- ચિપ કૂકીઝ
• કાચો ખોરાક તારીખ કૂકીઝ
• સુગર ફ્રી ચોકલેટ રમ કૂકીઝ
• વધુ ખાંડ-મુક્ત કૂકીઝ

પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ	96
કુલ ચરબી	3 જી
સંતૃપ્ત ફેટ	1 જી
અસંતૃપ્ત ચરબી	2 જી
કોલેસ્ટરોલ	0 એમજી
સોડિયમ	117 મિલિગ્રામ
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ	15 ગ્રામ
ડાયેટરી ફાઇબર	2 જી
પ્રોટીન	2 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.)