Quesillo: वेनेज़ुएला-शैली फ्लान

फैन - क्रीम कारमेल के रूप में भी जाना जाता है - एक कारमेल कोटिंग के साथ एक स्पेनिश कस्टर्ड है। Quesillo इस मीठे स्पेनिश मिठाई का वेनेज़ुएला संस्करण है। स्पेनिश फ्लाइंग के साथ, कारमेल पहले मोल्ड में डाला जाता है और फिर कस्टर्ड मिश्रण जोड़ा जाता है। एक बार quesillo बेक्ड हो जाता है, यह बाहर निकला है तो कारमेल शीर्ष पर है।

Quesillo पकाने के दौरान सावधान और सावधान रहें, क्योंकि फ्लाइंग को overcooked नहीं किया जाना चाहिए या यह अपनी मलाईदार बनावट खो देता है। बहुत से लोग कमरे के तापमान या ठंडे पर फ्लाइंग करते हैं, लेकिन यह तब भी स्वादिष्ट होता है जब यह थोड़ा गर्म होता है।

यह नुस्खा 8-कप अंगूठी मोल्ड के लिए अच्छी तरह से काम करता है, लेकिन आप बड़े मोल्डों के लिए नुस्खा को आसानी से दोगुना कर सकते हैं। आप व्यक्तिगत molds में quesillo भी बना सकते हैं।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

  1. भारी स्किलेट या सॉस पैन में, चीनी को मध्यम गर्मी पर पानी के दो चम्मच के साथ पिघलाएं, कभी-कभी सरकते हुए, जब तक कि चीनी पूरी तरह से पिघल जाती है और सुनहरे भूरे रंग की बारी शुरू होती है।
  2. मोल्ड में गर्म कारमेल को ध्यान से डालें, मोल्ड के नीचे और किनारों को कोट करने के लिए इसे घुमाएं (आपको इसके लिए पोथल्डर्स की आवश्यकता होगी क्योंकि मोल्ड जल्दी से बहुत गर्म हो जाएगा)। एक तरफ मोल्ड सेट करें।
  3. पहले से गरम ओवन 325 एफ। उबालने के लिए कुछ पानी सेट करें। अंडे, संघनित दूध, पूरे दूध, वेनिला, और नमक को मिलाकर अच्छी तरह मिलाएं, या ब्लेंडर में उन्हें एक साथ मिलाएं।
  1. मोल्ड में अंडा मिश्रण डालो। मोल्ड को लंबे पैरों के साथ एक पैन के अंदर रखें (जैसे 9 x 13 शीट केक पैन या भुना हुआ पैन)। पैन को ओवन रैक पर रखें, और उबलते पानी (एक बाइन मैरी बनाने के लिए) के साथ मोल्ड के चारों ओर पैन को ध्यान से भरें।
  2. तब तक सेंकना जब तक कि केंद्र में बहुत ज्यादा घूमता न हो, या जब तक कि एक चाकू फ्लाइंग में डाला न जाए, तब तक लगभग 20 से 30 मिनट तक साफ हो जाए।
  3. गर्म या ठंडा परोसें।
पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 518
कुल वसा 14 ग्राम
संतृप्त वसा 7 जी
असंतृप्त वसा 5 जी
कोलेस्ट्रॉल 258 मिलीग्राम
सोडियम 285 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 83 जी
फाइबर आहार 0 जी
प्रोटीन 16 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।)