बेक्ड ग्रील्ड पनीर पेस्टो सैंडविच

बेक्ड ग्रील्ड पनीर पेस्टो सैंडविच बहुत स्वादिष्ट और आसान बनाने के लिए हैं। एक गर्म स्टोव पर खड़े होने के बजाय, ओवन में अपने ग्रील्ड पनीर सैंडविच सेंकना!

इन विशेष सैंडविच बनाने के लिए, मुझे लगता है कि ब्राउनबेरी होल गेहूं ब्रेड सबसे अच्छा विकल्प है; वास्तव में, यह किसी भी ग्रील्ड पनीर सैंडविच के लिए सबसे अच्छा है। रोटी काफी हल्की है, इसलिए यह पनीर को जबरदस्त नहीं करती है, लेकिन जब इसे ग्रील्ड किया जाता है तो इसमें अच्छी कमी होती है।

आप इस आसान सैंडविच में अपने पसंदीदा पनीर का उपयोग कर सकते हैं। मशरूम और एवोकैडो के साथ फेंकने वाले एक साधारण हरे सलाद के साथ परोसें।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

  1. ओवन को 425 एफ तक गरम करें। मक्खन को रोटी के प्रत्येक टुकड़े के केवल एक तरफ फैलाएं, किनारों के चारों ओर मोटे तौर पर फैलाएं और केंद्र में कम फैलाएं। इससे केंद्र कुरकुरा होने से पहले किनारों को जलने से रोक देगा।
  2. काम की सतह पर, आधे रोटी स्लाइस, मक्खन की तरफ नीचे रखें। पनीर के टुकड़े, पेस्टो का एक बड़ा चमचा, फिर पनीर का एक और टुकड़ा के साथ रोटी के प्रत्येक टुकड़े को ऊपर रखें। शेष रोटी स्लाइस के साथ शीर्ष, buttered पक्ष ऊपर।
  1. भारी ड्यूटी जेली रोल पैन पर सैंडविच रखें।
  2. 4 मिनट के लिए सेंकना, फिर ओवन से पैन को हटा दें। तत्काल ओवन को 450 एफ तक बारी करें। सावधानीपूर्वक एक बड़े स्पुतुला का उपयोग करके सैंडविच चालू करें।
  3. रोटी को टोस्ट और कुरकुरा होने तक और पनीर पिघलाए जाने तक सैंडविच सावधानी से देखकर 3 से 4 मिनट तक सेंकना।
  4. पहली बार जब आप इन सैंडविच को फ्लिप करते हैं, तो वे बिल्कुल नहीं देख पाएंगे - रोटी केवल थोड़ी भूरा होगी। लेकिन जब सैंडविच किया जाता है, तो वे दोनों तरफ खूबसूरती से कुरकुरे और भूरे रंग के होंगे। तत्काल सेवा।

पकाने की विधि युक्तियाँ

आप, निश्चित रूप से, शुद्ध ग्रील्ड पनीर सैंडविच अनुभव के लिए पेस्टो को छोड़ सकते हैं। फिर भी, एक मोटी टुकड़े की बजाय पनीर के दो स्लाइसों का उपयोग करें - मुझे लगता है कि पिघलने से बेहतर होता है।

पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 175
कुल वसा 13 ग्राम
संतृप्त वसा 8 जी
असंतृप्त वसा 4 जी
कोलेस्ट्रॉल 37 मिलीग्राम
सोडियम 188 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 9 जी
फाइबर आहार 2 जी
प्रोटीन 6 जी
(हमारे व्यंजनों पर पोषण संबंधी जानकारी को एक घटक डेटाबेस का उपयोग करके गणना की जाती है और इसे अनुमान माना जाना चाहिए। व्यक्तिगत परिणाम भिन्न हो सकते हैं।)