Kakage Tempura રેસીપી

જાપાનમાં કાકાજ ખૂબ લોકપ્રિય પ્રકારનું tempura છે, ખાસ કરીને ઘરમાં કારણ કે વિવિધ ઘટકો (સામાન્ય રીતે નાનો હિસ્સો) ડીપ ફ્રાઈંગ પહેલાં tempura સખત મારપીટમાં મિશ્ર કરવામાં આવે છે. વિવિધ શાકભાજી, ડુંગળી, ગાજર, કાંટાળાં ફૂલવાળા છોડની ઘોડી, ત્રાંસું, મશરૂમ્સ, અને તમામ પ્રકારના સીફૂડનો ઉપયોગ કરી શકાય છે - ત્યાં કોઈ પ્રતિબંધ નથી.

કાકીજ અને tempura ના અન્ય સ્વરૂપો વચ્ચેનો મુખ્ય તફાવત એ છે કે સંપૂર્ણ ઇંડા સારી સુસંગતતા અને સ્વાદ માટે વપરાય છે. કાકાજને ઘણીવાર તાજી ઉકાળવા ચોખાના વાટકી પર પીરસવામાં આવે છે.

રેસ્ટોરન્ટ્સમાં, શેફના સ્તરના આધારે, તમામ પ્રકારનાં કાકીઝને પીરસવામાં આવે છે અને હાર્દિક ભોજન માટે બનાવે છે. Shizuoka એક વિશેષતા ધરાવે છે કે જાપાનમાં દરેક નમૂના માંગો છો

પાકકળા ટિપ્સ

સારા અને ખરાબ tempura વચ્ચે તફાવત સખત મારપીટ પોતે રહે છે. તમે ગંધકવાળું તેલયુક્ત tempura નથી માંગતા કે તમે તમારા મોં માં સ્નિગ્ધ સ્વાદ સાથે નહીં તમે tempura પ્રકાશ અને વાળના ગુચ્છા હોવા માંગો છો, પ્રથમ ડંખ પર સારી ભચડ અવાજવાળું અવાજ કર્યા અને તમે વધુ ઇચ્છા રાખીને. અહીં કેવી રીતે:

ટીપ આપી રહ્યા છે

તળેલું ચોખા સાથે વાટકી ભરો (ઠંડી, પણ મરચી નથી), ટોચ પર કાકીઝ મૂકો. સૂકા સીવીડને કાપી નાંખે છે અને ચોખા પર ગરમ લીલી ચા રેડવું. તેને કહેવામાં આવે છે: "કાકીજ ચઝુક"!

તમને જરૂર પડશે

તે કેવી રીતે બનાવો

  1. શાકભાજીને પાતળા સ્ટ્રીપ્સમાં કાપીને, પ્રત્યેક 2 ઇંચની અને બધા જ કદ. સીફૂડ કાપી, કે શું ટમેટાં અથવા ઝીંગા અથવા ટુના, તે જ કદ સ્ટ્રીપ્સમાં.
  2. મોટા બાઉલમાં ઇંડા હરાવ્યું.
  3. બાઉલમાં બરફનું પાણી ઉમેરો. વાટકીમાં શેકેલા લોટ ઉમેરો અને થોડું ભળવું.
  4. એક ઊંડા પાનમાં 340 ડીગ્રી ફેરનહીટ તેલ ગરમ કરો.
  5. ટેમ્પુરા સખત મારપીટમાં ડુંગળીના સ્લાઇસેસ , ગાજર સ્ટ્રિપ્સ અને સ્કૉલપ ઉમેરો અને એક સાથે મિશ્રણ કરો.
  6. મોટા ચમચી સાથે મિશ્રણનો એક બાબત લો અને તેલમાં કાપ મૂકવો.
  1. આ ટુકડો આકાર, પેપલ સુધી chopsticks અથવા રસોઈ tong સુધી મદદથી .
  2. બંને બાજુઓ પર નિરુત્સાહી સુધી ડીપ ફ્રાય.
  3. ડ્રેપ અને tempura સ્કિની ચટણી સાથે સેવા આપે છે.
પોષક માર્ગદર્શિકા (સેવા આપતા દીઠ)
કૅલરીઝ 209
કુલ ચરબી 8 જી
સંતૃપ્ત ફેટ 2 જી
અસંતૃપ્ત ચરબી 5 જી
કોલેસ્ટરોલ 59 એમજી
સોડિયમ 499 મિલિગ્રામ
કાર્બોહાઇડ્રેટ્સ 26 જી
ડાયેટરી ફાઇબર 4 જી
પ્રોટીન 8 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.)