स्पार्कलिंग ऐप्पल साइडर संग्रिया

गर्मियों के महीनों के लिए संग्रिया इतना सही है। यह अच्छा है, ताज़ा करना और एक साथ चाबुक करना इतना आसान है। लेकिन ग्रीष्मकालीन समय केवल एकमात्र समय नहीं है जब आप इस कुरकुरे, ताज़ा पेय का आनंद ले सकते हैं!

यह स्पार्कलिंग कारमेल सेब साइडर सैंग्रिया आपकी सभी गिरफ्तारी पार्टियों और ब्रंच के लिए एक आदर्श सैंग्रिया है! इसे कद्दू मसाले के scones , crepes, या waffles के साथ परोसें! यह गर्म और ठंडे ऐपेटाइज़र के साथ भी अच्छी तरह से चला जाता है। या आप इसे अपने आप ही पी सकते हैं। यहां कोई निर्णय नहीं है!

यह नुस्खा गैर-शराब बनाने के लिए भी वास्तव में आसान है! बस स्पार्कलिंग वाइन और शराब के लिए 1 कप अदरक सरल सिरप के लिए वेनिला सेल्टज़र या स्पार्कलिंग साइडर को प्रतिस्थापित करें। चीनी सिर घुलने तक 1/2 कप चीनी, 1/2 कप पानी, 1/4 कप एक सॉस पैन में कटा हुआ ताजा अदरक गर्म करके सरल सिरप बनाया जा सकता है। बस इसे अन्य अवयवों में जोड़ने से पहले इसे शांत करने के लिए सुनिश्चित करें! इस सरल सिरप को फ्रिज में एक सप्ताह तक रखा जा सकता है! अदरक शराब भी छोड़ा जा सकता है। कभी-कभी इसे ढूंढना मुश्किल हो सकता है। कैंटन ब्रांड सबसे अच्छा है!

यह पेय निश्चित रूप से ठंडा किया जाता है। जितना समय यह बैठता है, उतना ही बेहतर स्वाद विकसित होगा, इसलिए पार्टी से पहले इसे ठंडा करने में 4 घंटे दें! सुनिश्चित करें कि सेब थोड़ी देर के लिए शराब में भिगो दें, इसलिए वे अतिरिक्त स्वादिष्ट होंगे! Sangria फ्रिज में चार दिनों के लिए रखा जा सकता है, हालांकि चमक दो दिन के बाद दूर जाना शुरू हो जाएगा! स्पार्कलिंग वाइन को पिनोट ग्रिगियो के साथ भी बदला जा सकता है!

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

  1. सेब को एक छोटे से पासा में चॉप करें। एक लडल के साथ सांंग्रिया की सेवा करना सुनिश्चित करें, इसलिए हर कोई सेब को बाहर निकाल सकता है!
  2. सेब के लिए अदरक शराब और कारमेल वोदका जोड़ें। उन्हें लगभग 20 मिनट तक एक साथ बैठने दें।
  3. सेब साइडर और स्पार्कलिंग वाइन में जोड़ें।
  4. मिश्रण धीरे धीरे हिलाओ और सेवा!
पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 457
कुल वसा 9 जी
संतृप्त वसा 1 जी
असंतृप्त वसा 5 जी
कोलेस्ट्रॉल 0 मिलीग्राम
सोडियम 60 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 57 ग्राम
फाइबर आहार 32 ग्राम
प्रोटीन 46 ग्राम
(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।)