स्वच्छ, कुरकुरीत व्होडा मार्टिनी

व्होडा मार्टिनी एक उत्कृष्ट कॉकटेल आहे आणि कृती मिश्रण करणे सोपे आहे. आपल्या सर्वोत्तम वोडका आणि इतर प्रत्येक वोडका मार्टिनीसाठी पाया दर्शविण्याचा हा उत्तम मार्ग आहे. हे बारच्या देखाव्यातील सुपर ड्रिंकपैकी एक आहे आणि प्रत्येकालाच प्रयत्न करणे आवश्यक आहे.

व्होडा मार्टिनीची लोकप्रियता क्लासिक जिन मार्टिनीच्या जोडीला आहे , ज्याने ती प्रेरणा दिली. जिनच्या सुगंधी वनस्पतिगृहाशिवाय स्वच्छ, कोरड्या मार्टिनीची इच्छा असणार्या अनेक लोकांसाठी हे निवडण्याचे प्रमाण आहे. जसे की त्याच्या अनुयायीसारखे, ते आपल्या वैयक्तिक चव सहत्व करण्यासाठी रुपांतर करता येते.

आपल्याला काय आवश्यक आहे

ते कसे तयार करायचे

  1. बर्फाने भरलेल्या कॉकटेल शीकेराला मध्ये साहित्य घालावे.
  2. तसेच शेक
  3. एक थंडगार कॉकटेल काच मध्ये ताण .
  4. एक लिंबू पिळणे किंवा जैतून सह अलंकार.

वोदका मार्टिनीचे वोदका

एक महान वोडका मार्टिनीची गुरुकिल्ली व्होडा आहे. असे दिसते की हे एक स्पष्ट विधान आहे, जरी ते वारंवार वारंट करत आहे आपण निवडलेल्या व्होडाका या कॉकटेलला बनविल्यास किंवा तोडल्या जातील कारण वाईट व्होडची छळ करण्याचे काहीही नाही.

"स्वस्त" आणि "वोडका मार्टिनी" या शब्दांचा एकत्र वापर केला जाऊ नये. तुम्हाला भरपूर पैसे वाचवणारे मिश्रित पेय (उदा. पेचकस , मद्रास , इ.) आहेत आणि तुम्हाला आवडणारे कुठल्याही व्होडाबरोबर जाण्याची परवानगी देतात. हे त्यापैकी एक नाही.

आपण बारमध्ये असलेली सर्वोत्तम वोडका वापरा आणि विशाल व्होडा बाजार एक्सप्लोर करत असताना व्होडा मार्टिनी आपल्या मनात ठेवा. नवीन प्रीमियम ब्रॅंडची चाचणी घेण्यासाठी हे एक उत्तम पेय आहे.

किती वर्मवुड?

गेल्या काही वर्षांमध्ये, वोडका मार्टिनीने कोरड्या व भाज्या खोदून सुरुवात केली की ती बर्याचदा काचेच्यामध्ये (विरोधाभासी असूनही याला "सुक्या वोडका मार्टिनी" म्हटले जाते) नाही. तथापि, सुमारे 3: 1 वोडा-वरमाउथचा साधी गुणोत्तर पेय काही खोलीपर्यंत देते.

अर्थातच, आपण आपल्या आवडीनुसार हे समायोजित करू शकता. कमीत कमी एक व्हाटमाउथचा इशारा ठेवा, अन्यथा तो सरळ वरोडका आहे .

जर व्हरमाउथ आपली आवडती नाही, तर आपण नेहमीच काचेच्यावर विल्हेवाट करू शकता आणि जास्तीचे बाहेर टाकू शकता. हे इतर कशाहीपेक्षा काचेच्या चटणीसारखे आहे आणि आपल्याला ते खरोखरच आनंद वाटेल.

प्रयोग महान आहे आणि वर नमूद केल्याप्रमाणे, आजच्या व्होडा मार्केटने आमच्या मार्टिनीजसाठी पर्यायचा एक संपूर्ण नवीन जग उघडला आहे. आपण विविध ब्रॅंड्स एक्सप्लोर करत असताना, आपल्याला प्रत्येक संयोगाचा योग्य रेसिपी शोधण्यासाठी थोडी प्रमाणात गुणोत्तर चिमटा पाहिजे.

हे प्रत्येक मद्यमात्यासोबत खेळू शकतात आणि स्वत: साठी एक्सप्लोर करु शकतात. चला प्रामाणिक रहा; आपल्या आदर्श वोडका मार्टिनी शोधणे हे जगातील सर्वात वाईट काम नाही!

द बिटर्स

काही माझ्या मार्टिनमधील नारंगी किंवा सुगंधी दातेचा आनंद घेतात कारण ते सखोलता वाढवते.

आम्ही पर्यायी म्हणून कृती मध्ये यादी.

आपण बाजारात काही नवीन पिढ्या सह देखील खेळू शकतात. जरी किमान, लावेन्डर, लिंबू आणि आंबट आडवे प्रत्येकाने या पेय वर नवीन स्पिन लावला तरीही. जरी भाजी किंवा कोशिंबीर बनवण्यासाठी उपयुक्त अशी एक वनस्पती एक मनोरंजक मार्टिनी करू शकता

अजिंक्य

व्होडा मार्टिनीसाठी तुमचा शेवटचा पर्याय म्हणजे एक लावणीचा प्रकाश लिंबू पिळणे किंवा काही जैतुना. दोन्ही गार्लिस् अन्यथा पारदर्शी कॉकटेलमध्ये चवचा एक अतिरिक्त स्तर जोडतात आणि, पुन्हा एकदा, हे वैयक्तिक प्राधान्य असणार आहे.

व्होडा मार्टिनी इतिहास

व्होडका मार्टिनीला कांगारू नावाने सुरुवात झाली, कारण पॉल क्लार्कने गंभीर खादयपदावर सांगितले. 1 9 50 च्या दशकात व्होडका या पहिल्या मोठ्या रिलायन्सच्या काळात अमेरिकन बॅटेन्डर्स तयार झाले.

पहिले राय धान्यापासून तयार केलेले मद्य कॉकटेलचे बरेचसे यासारखे होते: एक व्हॅन्डा बेससह पुन्हा तयार झालेल्या जिन कॉकटेलची. ते सार्वजनिक बदलत होते का, लंचच्या कमी सुगंधी मार्टिनीची इच्छा किंवा सर्वसाधारणपणे वोडकाच्या लोकप्रियतेची वाढ , व्होडका मार्टिनी इतकी लोकप्रिय झाली की आज आपण मार्टिनीला ऑर्डर देताना कोणत्या झीजची आवश्यकता आहे हे वेगळे ओळखणे आवश्यक आहे.

वोडका मार्टिनी किती मजबूत आहे?

व्होडा मार्टिनी जीन मार्टिनी, मॅनहॅटन आणि इतर भावना-वर्मथ कॉकटेलसह सूट करते.

हे हलके पेये नाहीत. या रेसिपीच्या गुणोत्तरामध्ये 80-पुरावे व्होडा आणि 15% एबीव्ही व्हायरमथसह, आम्ही त्याचा अंदाज 28% ABV (56 पुरावा) असावा .

पोषणविषयक मार्गदर्शक तत्त्वे (प्रत्येक सेवेसाठी)
कॅलरीज 148
एकूण चरबी 0 ग्रॅम
संपृक्त चरबी 0 ग्रॅम
असंतृषित चरबी 0 ग्रॅम
कोलेस्टेरॉल 0 मिग्रॅ
सोडियम 2 मिग्रॅ
कर्बोदकांमधे 1 ग्रॅम
आहार फायबर 0 ग्रॅम
प्रथिने 0 ग्रॅम
(आमच्या पाककृतींवरील पोषण संबंधी माहितीची गणना एका घटक डेटाबेसच्या आधारावर केली जाते आणि त्याचा अनुमान लावला गेला पाहिजे. वैयक्तिक परिणाम बदलू शकतात.)